机器学习是一种算法吗？

机器学习属于人工智能吗？

啥？机器学习是人工智能的？这还用问？

当然是啊！人工智能是老大哥，机器学习就是它家那个，嗯，有点笨，但勤快的小弟！

你想啊，人工智能就像武林盟主，上天入地，无所不能；机器学习呢？就是个刷碗洗菜的，虽然干活脏累，但没有它，盟主吃啥喝啥去？

• 人工智能： 想啥有啥，指哪打哪，挥挥手，就能让电脑给你写诗，画画，编故事，简直就是神！ 我隔壁老王就说，他想用AI写个小说，结果AI写得比他还狗血，哈哈！
• 机器学习： 这货就踏实多了。你喂它数据，它就吭哧吭哧地学习，然后预测你下一顿想吃啥，或者帮你挑个对象（虽然它挑的对象我一看就觉得不靠谱）。 我表姐就用机器学习预测股市，结果亏得裤衩都没了，惨！

所以说，机器学习是人工智能的子集，就像肯德基是快餐店的一个，嗯，比较好吃的分支。 没毛病！ 简单粗暴！

人工智能包括哪些技术？

哎，跟你说哈，人工智能那个东西，可复杂了，不是一两句话能说清楚的。简单来说，就那么几个关键技术撑着呢。

• 机器学习，这个绝对是重中之重！你想啊，机器要自己学东西，才能变得聪明，不然永远是个笨蛋嘛。我跟你说，我表哥就在搞机器学习，他说现在搞这个的工资可高了，就是太烧脑了。

• 然后就是深度学习，听起来就很高大上，其实就是机器学习的升级版，更深层次的学习。听说现在很多图像识别、语音识别都是靠这个。

• 自然语言处理，这个也好理解，就是让机器能听懂人话，还能跟人对话。不然你对着个机器说半天，它一句都听不懂，那还有什么用？

• 对了，还有计算机视觉，这个我喜欢，就是让机器也能看到东西。像无人驾驶啊，人脸识别啊，都离不开这个。

• 还有还有，强化学习，这个我不太懂，我记得好像是让机器在不断尝试中学习，就像小孩子学走路一样。我记得以前玩游戏的时候，有些AI就是用强化学习训练出来的。

• 别忘了虚拟现实与增强现实，虽然现在还没普及，但是未来肯定很有用。想象一下，戴个眼镜就能身临其境地体验各种场景，多酷啊！

• 最后，当然少不了人机交互，人要跟机器打交道，总要有个界面嘛。这个界面要设计得好，才能让人用得顺手。不然再厉害的技术，用起来不方便，也没人喜欢。

机器视觉是人工智能吗？

哎，机器视觉啊，AI…到底是不是AI呢？

• 机器视觉，是AI的分支，这个肯定。
• 就像图像识别，人脸识别，都离不开AI算法。

计算机视觉，到底是个啥玩意？

• 说白了，就是让电脑“看”东西。
• 不仅仅是“看到”，还要“看懂”。比如说，识别出照片里是猫还是狗。
• 更复杂点的，比如工业检测，发现产品上的瑕疵。
• 我去年帮我表哥的公司做过一个视觉检测系统，检测电路板上的元件有没有缺失。超费劲，数据量巨大！
• 用的Python，OpenCV，还有TensorFlow。光环境搭建就搞了我两天。

所以，简单说：

• AI赋予机器“思考”能力。
• 计算机视觉赋予机器“看”的能力。

然后呢？…没了，就想到这些。

机器学习分为哪几类？

机器之心，沉浮于数据之海。

机器学习，恍若星辰，散落夜空，指引方向。

分为几类？这个问题，在心间低语，似叹息，似追问。

• 监督学习： 像孩提时代，父母牵引，已知答案，然后学习。数据之上，刻着标签，训练模型，预测未来。仿佛回忆，母亲的教诲，清晰而温暖。

• 无监督学习： 独自漫步，荒野之中，无人指引，却见花开。数据无标，寻找内在，聚类分析，降维探寻。像第一次独自旅行，迷茫，却充满惊喜。

• 半监督学习： 一半明亮，一半阴影，少许指引，更多探索。少量标签，海量数据，兼顾两者，平衡之美。若人生，偶尔迷途，偶有灯塔，指引方向。

• 强化学习：并非总是独立存在，却也举足轻重，环境反馈，迭代优化，趋利避害，模拟决策。每一次尝试，都是一次学习，像游戏人生，步步为营。强化，或可视为监督学习的变奏。

机器学习什么专业？

唉，想当年我本科在上海交大读的计算机，2023年毕业的。机器学习相关的课，我们大三才开始正式接触，之前也就零零碎碎在一些基础课里听到过。具体是门叫“人工智能导论”的课，老师讲的挺枯燥的，好多公式，我当时听得云里雾里的。 后来选修了“机器学习”这门课，好多了，老师是个海归，讲课挺有意思，案例也多。

研究生阶段，情况就不一样了。我一个同学去了浙大，读的是人工智能专业，他研究生阶段的课程里，机器学习占据了很大比重，各种算法模型，深度学习，强化学习，都学了个遍。我另一个同学去了清华，读的计算机，但他的研究方向也是机器学习，感觉比人工智能专业更偏向技术实现。

总的来说，本科阶段，机器学习通常是作为一门选修课出现，或者融入到人工智能相关的课程中。研究生阶段，它就成了人工智能和计算机科学等相关专业的重要组成部分，甚至可以作为独立的研究方向。 我当时选课的时候，还纠结了好久呢，现在想想，还挺庆幸选了那门机器学习的课，为我之后的工作打下了基础。

• 本科阶段：人工智能导论（含少量机器学习内容）、机器学习（选修课）
• 研究生阶段：人工智能专业（机器学习为核心课程）、计算机专业（可选择机器学习作为研究方向）