如何學習人工智能？
人工智能是通過學習人類的數據，從中找出規律，然后代替人類在各個領域工作 。如果你想知道人工智能是如何從人類的數據中學習的，可以先從機器學習的算法入手，這些算法有趣且不難理解，是很好的激發學習興趣的著手點 。機器學習的算法有比如：非監督式學習中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用來預測，而是對整個數據有一定的深入了解 。
監督式學習中常見的有：回歸算法：試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關系的一類算法，常見的種類有最小二乘法，邏輯回歸，逐步式回歸，多元自適應回歸樣條，以及本地散點平滑估計 。決策樹學習：根據數據的屬性采用樹狀結構建立決策模型，通常用來解決分類的問題 。常見種類有：分類及回歸樹，隨機森林，多元自適應回歸樣條，以及梯度推進機 。
（雖然名字長但是內容不難理解）深度學習算法在近期贏得了很多關注，特別是百度也開始發力深度學習后，更是在國內引起了很多關注 。在計算能力變得日益廉價的今天，深度學習試圖建立大得多也復雜得多的神經網絡 。很多深度學習的算法是半監督式學習算法，用來處理存在少量未標識數據的大數據集 。常見的深度學習算法包括：卷積網絡，堆棧式自動編碼器 。
（同樣是名字長但是內容不難理解）了解過一些算法后，就可以簡單的跑一些數據來做自己的預測了！這時需要學習一下編程語言Python，具體的指令非常簡單，幾乎一行代碼就能訓練好預測模型，然后做出自己的預測結果了！具體資源有很多教機器學習的書籍和視頻，B站和西瓜視頻都有很多人在科普 。如果想自己做一些預測項目自娛自樂一下，也可以去Kaggle這個網站，有很多有趣的項目，網站提供數據，自己做模型做預測然后提交，比照精確度，滿滿的成就感 。
深度學習在哪里可以學習？
余秋雨先生說，在閑暇時，不管你在碼頭、在田間、地頭，當你靜靜的讀一本書的時候，你的格調將從此不同！首先，深度學習要來自于你生命深度的自覺！你自覺想學，什么地點，什么時候都不是問題，毛主席在喧鬧街市，依然可以旁若無人的學習；渴望考研成功的人，在昏暗的宿舍樓樓梯拐角處，依然可以學習！其次，深度的學習，來自你生命深處濃厚的興趣！大家可能看見過報道，農民工爬在地上，依然在心無旁騖的臨摹著王義之、蘭亭序，只要是你的生命深處的興趣，在哪里都可以學習！第三，現在公園，圖書館，博物館，朗誦者協會，會館，都是不錯的深度學習的地方！第四，即使沒這些條件，拿起手機，打開今日頭條，搜索你想學習的內容和教程，一切都會找到，也可以靜靜的躺在床上學習幾小時了！[捂臉] 。
從零開始，如何學習數據挖掘？
這個問題思考了很久，作為過來人談一談，建議在看我這篇回答之前先去了解一下數據挖掘的概念和定義 。在學習數據挖掘之前你應該明白幾點：數據挖掘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技 。數據初期的準備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右 。數據挖掘本身融合了統計學、數據庫和機器學習等學科，并不是新的技術 。數據挖掘技術更適合業務人員學習（相比技術人員學習業務來的更高效）數據挖掘適用于傳統的BI（報表、OLAP等）無法支持的領域 。
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