Week 1
主要介绍了神经网络的概念，可以理解为，投喂数据的始末，AI能够将事物的因果关系计算出来，找到是数据之间的联系，并生成一个模型或函数来判断之后输入数据的结果。
深度学习是指有很多层神经网络组成的学习方法。
结构化数据和非结构化数据，可以理解为是否有清晰的因果对应展现出来
表格化数据就有很强的结构，可以轻易找到对应关系
而像图片、音频、评论之类，就无法找到明确的对应关系
supervised Learning 监督学习
帮助其判断 构建联系 给予正确答案
Data science和Machine Learning 的区别
数据科学更适合生成insight 机器学习更着重于预测
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