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【從AlphaGo的恐怖進化談起】附機器學習入門教程
1997年IBM超級電腦深藍擊敗人類國際象棋冠軍卡斯帕羅夫之後，圍棋就被看作是人類智力的最後壁壘。
但是最近三年，這一壁壘不斷被打破，2015年10月，歐洲圍棋冠軍樊麾二段0:5被AlphaGo橫掃，2016年，韓國棋手李世石九段1:4不敵AlphaGo，今年5月，世界冠軍柯潔再次以0:3敗於升級版的AlphaGo。
AlphaGo通過學習棋譜，以及不斷與自己對弈，從而獲得技能提升進化，這三次巔峰對弈，AlphaGo均以絕對優勢獲得勝利，而後者的AlphaGo均能讓前者版本3個子，這也是AlphaGo恐怖的地方，也是背後人工智能技術的強大之處。
嚴謹來說，AlphaGo背後的人工智能技術是屬於深度強化學習（同時結合了深度學習和強化學習），而這都屬於機器學習的範疇（機器學習就是模仿人類學習的過程，通過經驗來強化自己）。下麵是人工智能、機器學習、深度學習這三者的關係。
AlphaGo已經成功吸引了普通民眾對於人工智能的關注，你是不是也蠢蠢欲動，想去學習相關技能呢？但是，就機器學習而言，首先你需要了解各種數據理論，比如高等代數、概率論、矩陣論、統計學等，還需要了解各種分布式框架，比如MapReduce、ParameterServer、MPI，以及各種算法等等。
其實，如果想通過機器學習來解決業務問題，大可不必如此費周折，通過本文的這個課程，你也可以快速學會應用。
下麵主要講解如何使用機器學習算法快速解決業務問題，會以實際業務作為出發點，所有實驗都提供實驗流程以及實驗數據，幫您用最短的時間快速學習機器學習的原理與使用方法。（點擊下麵標題觀看視頻課程）
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課程目錄：
課時1：機器學習背景知識以及業務架構介紹
課時2：機器學習實驗工具PAI介紹
課時3：推薦係統-基於協同過濾的商品推薦
課時4：推薦係統-基於用戶畫像的商品推薦
課時5：深度學習-TensorFlow實現圖像分類
課時6：文本分析-新聞自動分類係統
課時7：文本分析- 文本關鍵信息抽取、相似度分析
課程8：金融領域-金融風控（敬請期待）
課程9：金融領域-貸款發放預測（敬請期待）
其實，高大上的機器學習也能像搭積木一樣簡單，快去學習吧！
最後更新：2017-08-13 22:34:45