机器学习理解及TensorFlow应用识别手写数字为例机器学习计算机只能处理数字算法如何理解数字可以承载信息案例12345目录特征举例62第一部分机器学习Part ONE3AlphaGo人脸识别自动驾驶量化金融机器学习现实应用4什么是学习差好学习不会掌握差变好不会变掌握学习前学习后结果学习学习的特点：自身主动发生变化普通程序：如果效果很差，一定是在人为条件下修改才变好。机器学习：程序运行后，自发的产生变化，自动修改神经网络。人类机器机器学习学习的含义过程5机器学习区别机器学习与传统程序有学习能力传统程序无学习能力传统的编程是人类自己积累经验并将这些经验转换为规则或数学公式然后就是用编程语言去表示这些规则和公式。在进行机器学习时，人类不需要总结具体的规则或公式。只需制订学习的步骤，然后将大量的数据输入给计算机。计算机可以根据数据和人类提供的学习步骤自己总结经验，自动升级。规则+数据=答案答案+数据=规则正确率没有变化正确率不断提升算法决定6演示自动驾驶学习前学习后目的：让计算机学会开车7案例识别手写数字当我给机器输入手写数字的图片时，机器告诉我这个图片是数字几任务实现3输入输出案例当前用
