人類一直試圖讓機(jī)器具有智能,也就是人工智能(ArtificialIntelligence)。從上世紀(jì)50年代,人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了“推理期”,通過賦予機(jī)器邏輯推理能力使機(jī)器獲得智能,當(dāng)時(shí)的AI程序能夠證明一些***的數(shù)學(xué)定理,但由于機(jī)器缺乏知識(shí),遠(yuǎn)不能實(shí)現(xiàn)真正的智能。因此,70年代,人工智能的發(fā)展進(jìn)入“知識(shí)期”,即將人類的知識(shí)總結(jié)出來教給機(jī)器,使機(jī)器獲得智能。在這一時(shí)期,大量的**系統(tǒng)問世,在很多領(lǐng)域取得大量成果,但由于人類知識(shí)量巨大,故出現(xiàn)“知識(shí)工程瓶頸”。\quad無論是“推理期”還是“知識(shí)期”,機(jī)器都是按照人類設(shè)定的規(guī)則和總結(jié)的知識(shí)運(yùn)作,永遠(yuǎn)無法超越其創(chuàng)造者,其次人力成本太高。于是,一些學(xué)者就想到,如果機(jī)器能夠自我學(xué)習(xí)問題不就迎刃而解了嗎!機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)方法應(yīng)運(yùn)而生,人工智能進(jìn)入“機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)期”?!皺C(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)期”也分為三個(gè)階段,80年代,連接主義較為流行,**工作有感知機(jī)(Perceptron)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NeuralNetwork)。90年代,統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法開始占據(jù)主流舞臺(tái),代表性方法有支持向量機(jī)(SupportVectorMachine),進(jìn)入21世紀(jì),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出,連接主義卷土從來,隨著數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力的不斷提升,以深度學(xué)習(xí)。 深度智谷深度人工智能學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)價(jià)格。上海機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)有哪些
(1)決策樹決策樹歸納是經(jīng)典的分類算法。它采用自頂向下遞歸的各個(gè)擊破方式構(gòu)造決策樹。樹的每一個(gè)結(jié)點(diǎn)上使用信息增益度量選擇測試屬性??梢詮纳傻臎Q策樹中提取規(guī)則。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K**近鄰法,**初由Cover和Hart于1968年提出的,是一個(gè)理論上比較成熟的方法。該方法的思路非常簡單直觀:如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)**相似(即特征空間中**鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別,則該樣本也屬于這個(gè)類別。該方法在定類決策上只依據(jù)**鄰近的一個(gè)或者幾個(gè)樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。KNN方法雖然從原理上也依賴于極限定理,但在類別決策時(shí),只與極少量的相鄰樣本有關(guān)。因此,采用這種方法可以較好地避免樣本的不平衡問題。另外,由于KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本,而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的,因此對(duì)于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說,KNN方法較其他方法更為適合。該方法的不足之處是計(jì)算量較大,因?yàn)閷?duì)每一個(gè)待分類的文本都要計(jì)算它到全體已知樣本的距離,才能求得它的K個(gè)**近鄰點(diǎn)。目前常用的解決方法是事先對(duì)已知樣本點(diǎn)進(jìn)行剪輯,事先去除對(duì)分類作用不大的樣本。另外還有一種ReverseKNN法。 上海機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)有哪些深度智谷深度人工智能學(xué)院師資力量。
(6)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法的重點(diǎn)是構(gòu)造閾值邏輯單元,一個(gè)值邏輯單元是一個(gè)對(duì)象,它可以輸入一組加權(quán)系數(shù)的量,對(duì)它們進(jìn)行求和,如果這個(gè)和達(dá)到或者超過了某個(gè)閾值,輸出一個(gè)量。如有輸入值X1,X2,...,Xn和它們的權(quán)系數(shù):W1,W2,...,Wn,求和計(jì)算出的Xi*Wi,產(chǎn)生了激發(fā)層a=(X1*W1)+(X2*W2)+...+(Xi*Wi)+...+(Xn*Wn),其中Xi是各條記錄出現(xiàn)頻率或其他參數(shù),Wi是實(shí)時(shí)特征評(píng)估模型中得到的權(quán)系數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)**小化原則的學(xué)習(xí)算法,有一些固有的缺陷,比如層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)難以確定,容易陷入局部極小,還有過學(xué)習(xí)現(xiàn)象,這些本身的缺陷在SVM算法中可以得到很好的解決。
6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)與線性模型的線性回歸和邏輯回歸相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是通過向模型添加參數(shù)層來捕獲數(shù)據(jù)中的非線性模式。下圖中,簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有四個(gè)輸入,一個(gè)帶有五個(gè)參數(shù)的隱藏層和一個(gè)輸出層。具有一個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)十分靈活,可以構(gòu)建出我們所熟知的的線性回歸和邏輯回歸。深度學(xué)習(xí)一詞來自具有多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(見下圖),是對(duì)各種體系結(jié)構(gòu)的一個(gè)概括。跟上深度學(xué)習(xí)發(fā)展的步伐尤為困難,部分原因在于研究和工業(yè)方面投入了大量精力來研究深度學(xué)習(xí),使得不斷有新方法涌現(xiàn)出來。深度學(xué)習(xí):具有多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為達(dá)到比較好效果,深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要強(qiáng)大的計(jì)算能力作為支撐,因?yàn)樵摲椒ㄊ窃诖笮腕w系架構(gòu)中對(duì)許多參數(shù)進(jìn)行自我調(diào)整。鑒于此,就不難理解為什么深度學(xué)習(xí)從業(yè)者要用配備強(qiáng)大圖形處理單元(GPU)功能的計(jì)算機(jī)了。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在視覺(圖像分類)、文本、音頻和視頻領(lǐng)域的應(yīng)用**為成功。**常見的深度學(xué)習(xí)軟件包有Tensorflow和PyTorch。 深度智谷深度人工智能學(xué)院梯度下降法。
3.聚類聚類方法的目標(biāo)是對(duì)具有相似特征的觀察值進(jìn)行分組或聚類,是一種無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法。聚類方法不借助輸出信息進(jìn)行訓(xùn)練,而是讓算法定義輸出。在這一方法中,只能使用可視化來檢驗(yàn)解決方案的質(zhì)量。當(dāng)下流行的聚類方法是K均值聚類,其中“K”表示用戶選擇創(chuàng)建的簇的數(shù)量。(注意,選取K值時(shí)有多種技術(shù)可供選擇,比如肘部法則。)大體上,K均值聚類法對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的處理步驟包括:1.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)中的K個(gè)中心。2.將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給**接近的隨機(jī)創(chuàng)建的中心。3.重新計(jì)算每個(gè)簇的中心。4.如果中心沒有變化(或變化很?。?,就結(jié)束此過程。否則,返回至第2步。(如果中心持續(xù)更改,為防止**終形成無限循環(huán),要提前設(shè)置比較大迭代次數(shù)。)下圖將K均值聚類法應(yīng)用于建筑物的數(shù)據(jù)集。圖中的每一列都表明了每棟建筑的效率。這四項(xiàng)測量的量涉及空調(diào)、插入式設(shè)備(微波爐,冰箱等)、家用燃?xì)夂涂扇細(xì)怏w。選擇K值為2進(jìn)行聚類,這樣就很容易地將其中一個(gè)聚類解釋為高效建筑群,另一個(gè)則為低效建筑群。左圖中可以看到建筑物的位置,右圖可以看到兩個(gè)輸入值:插入式設(shè)備和可燃?xì)怏w。 深度智谷深度人工智能學(xué)院插值算法。上海機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)有哪些
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不論是在科研中還是在工業(yè)領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)都是個(gè)熱門話題,新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法也層出不窮。機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展迅速又很復(fù)雜。對(duì)初學(xué)者而言,緊跟其發(fā)展無疑十分困難,即便是對(duì)**們來說也非易事。為揭開機(jī)器學(xué)習(xí)的神秘面紗,幫助新手學(xué)習(xí)該領(lǐng)域的**概念,本文會(huì)介紹十種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,包括簡單描述和可視化等,并一一舉例說明。機(jī)器學(xué)習(xí)算法(模型)是個(gè)表示某一問題(常為商業(yè)問題)所包含數(shù)據(jù)信息的數(shù)學(xué)表達(dá)式。設(shè)計(jì)算法是為了分析數(shù)據(jù)從而獲取有用信息。比如,在線零售商想要預(yù)測下一季度的銷售額時(shí),就可能會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法,根據(jù)之前的銷售額和其他相關(guān)數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測。同樣,風(fēng)車制造商可以監(jiān)管重要的設(shè)備,他們給算法提供視頻數(shù)據(jù)使其在訓(xùn)練之后能夠識(shí)別設(shè)備上的裂縫。本文介紹的十種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以讓你對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)整體的了解。 上海機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)有哪些
成都深度智谷科技有限公司主要經(jīng)營范圍是教育培訓(xùn),擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場口碑。公司業(yè)務(wù)分為人工智能培訓(xùn),深度學(xué)習(xí)培訓(xùn),AI培訓(xùn),AI算法工程師培訓(xùn)等,目前不斷進(jìn)行創(chuàng)新和服務(wù)改進(jìn),為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)。公司將不斷增強(qiáng)企業(yè)重點(diǎn)競爭力,努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識(shí),遵守行業(yè)規(guī)范,植根于教育培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展。深度智谷秉承“客戶為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實(shí)”的經(jīng)營理念,全力打造公司的重點(diǎn)競爭力。