机器学习？人工智能？傻傻分不清楚？
人工智能并不是一个新的术语，它已经有几十年的历史了，大约从
80
年代初开始，计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。
在算法方面，最重要的算法是神经网络，由于过拟合而不是很成功（模型太强大，但数据不足）。尽管如此，在一些更具体的任务中，使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的成功，并且这也构成了当今机器学习的基础。
在模仿方面，人工智能专注于图像识别，语音识别和自然语言处理。人工智能专家们花费了大量的时间来创建诸如边缘检测，颜色配置文件， N-gram ，语法树等。不过，这些进步还不足以达到我们的需求。
传统的机器学习：
在算法方面，最重要的算法是神经网络，由于过拟合而不是很成功（模型太强大，但数据不足）。尽管如此，在一些更具体的任务中，使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的成功，并且这也构成了当今机器学习的基础。
在模仿方面，人工智能专注于图像识别，语音识别和自然语言处理。人工智能专家们花费了大量的时间来创建诸如边缘检测，颜色配置文件， N-gram ，语法树等。不过，这些进步还不足以达到我们的需求。
传统的机器学习：
机器学习（ML）技术在预测中发挥了重要的作用，ML经历了多代的发展，形成了具有丰富的模型结构，例如：
1.线性回归。
2.逻辑回归。
3.决策树。
4.支持向量机。
5.贝叶斯模型。
6.正则化模型。
7.模型集成（ensemb
