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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使計算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使計算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
表示學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息,學(xué)習(xí)部分利用這些信息修改知識庫,以增進(jìn)系統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能,執(zhí)行部分根據(jù)知識庫完成任務(wù),同時把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部分。在具體的應(yīng)用中,環(huán)境,知識庫和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容,學(xué)習(xí)部分所需要解決的問題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對設(shè)計學(xué)習(xí)系統(tǒng)的影響。
影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息。或者更具體地說是信息的質(zhì)量。知識庫里存放的是指導(dǎo)執(zhí)行部分動作的一般原則,但環(huán)境向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質(zhì)量比較高,與一般原則的差別比較小,則學(xué)習(xí)部分比較容易處理。如果向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的是雜亂無章的指導(dǎo)執(zhí)行具體動作的具體信息,則學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要在獲得足夠數(shù)據(jù)之后,刪除不必要的細(xì)節(jié),進(jìn)行總結(jié)推廣,形成指導(dǎo)動作的一般原則,放入知識庫,這樣學(xué)習(xí)部分的任務(wù)就比較繁重,設(shè)計起來也較為困難。
因為學(xué)習(xí)系統(tǒng)獲得的信息往往是不完全的,所以學(xué)習(xí)系統(tǒng)所進(jìn)行的推理并不完全是可靠的,它總結(jié)出來的規(guī)則可能正確,也可能不正確。這要通過執(zhí)行效果加以檢驗。正確的規(guī)則能使系統(tǒng)的效能提高,應(yīng)予保留;不正確的規(guī)則應(yīng)予修改或從數(shù)據(jù)庫中刪除。
知識庫是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的第二個因素。知識的表示有多種形式,比如特征向量、一階邏輯語句、產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)和框架等等。這些表示方式各有其特點,在選擇表示方式時要兼顧以下4個方面:
?。?)表達(dá)能力強(qiáng)。
?。?)易于推理。
?。?)容易修改知識庫。
?。?)知識表示易于擴(kuò)展。
對于知識庫最后需要說明的一個問題是學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒有任何知識的情況下憑空獲取知識,每一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識理解環(huán)境提供的信息,分析比較,做出假設(shè),檢驗并修改這些假設(shè)。因此,更確切地說,學(xué)習(xí)系統(tǒng)是對現(xiàn)有知識的擴(kuò)展和改進(jìn)。
執(zhí)行部分是整個學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心,因為執(zhí)行部分的動作就是學(xué)習(xí)部分力求改進(jìn)的動作。同執(zhí)行部分有關(guān)的問題有3個:復(fù)雜性、反饋和透明性。
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GitHub上最受歡迎的28款開源的機(jī)器學(xué)習(xí)項目,TensorFlow位列其中
現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為行業(yè)熱門,經(jīng)過二十幾年的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)目前也有了十分廣泛的應(yīng)用,如:數(shù)據(jù)挖掘、計算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)...
2018-05-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)githubtensorflow 4.2萬 0
人工智能和大數(shù)據(jù)之間是什么聯(lián)系?區(qū)別又是什么?
大數(shù)據(jù)提供了大量的數(shù)據(jù),并且能從大量繁雜的數(shù)據(jù)中提取或分離出有用的數(shù)據(jù),然后供人工智能來使用。即人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的數(shù)據(jù)已經(jīng)被“清理”了,無關(guān)的、...
2018-07-10 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3.9萬 0
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