好看的学校网站首页,怎么制作一个网站5个网页,静态网站开发语言,婚庆策划公司全世界只有3.14 % 的人关注了数据与算法之美机器学习正在进步#xff0c;我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用#xff0c;但机器学习的发展仍还在继续#xff0c;甚至被认为有可… 全世界只有3.14 % 的人关注了数据与算法之美机器学习正在进步我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用但机器学习的发展仍还在继续甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向乃至人类自身。但你了解现在正在发生的这场变革吗四大会计师事务所之一的普华永道PwC近日发布了多份解读机器学习基础的图表其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读机器之心对这些图表进行了编译和拆分分三大部分对这些内容进行了呈现希望能帮助你进一步阅读。一、机器学习概览1. 什么是机器学习机器通过分析大量数据来进行学习。比如说不需要通过编程来识别猫或人脸它们可以通过使用图片来进行训练从而归纳和识别特定的目标。2. 机器学习和人工智能的关系机器学习是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。机器学习是人工智能领域的一部分并且和知识发现与数据挖掘有所交集。3. 机器学习的工作方式①选择数据将你的数据分成三组训练数据、验证数据和测试数据②模型数据使用训练数据来构建使用相关特征的模型③验证模型使用你的验证数据接入你的模型④测试模型使用你的测试数据检查被验证的模型的表现⑤使用模型使用完全训练好的模型在新数据上做预测⑥调优模型使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现。4. 机器学习所处的位置①传统编程软件工程师编写程序来解决问题。首先存在一些数据→为了解决一个问题软件工程师编写一个流程来告诉机器应该怎样做→计算机遵照这一流程执行然后得出结果②统计学分析师比较变量之间的关系③机器学习数据科学家使用训练数据集来教计算机应该怎么做然后系统执行该任务。首先存在大数据→机器会学习使用训练数据集来进行分类调节特定的算法来实现目标分类→该计算机可学习识别数据中的关系、趋势和模式④智能应用智能应用使用人工智能所得到的结果如图是一个精准农业的应用案例示意该应用基于无人机所收集到的数据。5. 机器学习的实际应用机器学习有很多应用场景这里给出了一些示例你会怎么使用它快速三维地图测绘和建模要建造一架铁路桥PwC 的数据科学家和领域专家将机器学习应用到了无人机收集到的数据上。这种组合实现了工作成功中的精准监控和快速反馈。增强分析以降低风险为了检测内部交易PwC 将机器学习和其它分析技术结合了起来从而开发了更为全面的用户概况并且获得了对复杂可疑行为的更深度了解。预测表现最佳的目标PwC 使用机器学习和其它分析方法来评估 Melbourne Cup 赛场上不同赛马的潜力。二、机器学习的演化几十年来人工智能研究者的各个「部落」一直以来都在彼此争夺主导权。现在是这些部落联合起来的时候了吗他们也可能不得不这样做因为合作和算法融合是实现真正通用人工智能AGI的唯一方式。这里给出了机器学习方法的演化之路以及未来的可能模样。推荐阅读《图解机器学习》1. 五大流派①符号主义使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理最喜欢的算法是规则和决策树②贝叶斯派获取发生的可能性来进行概率推理最喜欢的算法是朴素贝叶斯或马尔可夫③联结主义使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式最喜欢的算法是神经网络④进化主义生成变化然后为特定目标获取其中最优的最喜欢的算法是遗传算法⑤Analogizer根据约束条件来优化函数尽可能走到更高但同时不要离开道路最喜欢的算法是支持向量机。2. 演化的阶段1980 年代主导流派符号主义架构服务器或大型机主导理论知识工程基本决策逻辑决策支持系统实用性有限1990 年代到 2000 年主导流派贝叶斯架构小型服务器集群主导理论概率论分类可扩展的比较或对比对许多任务都足够好了2010 年代早期到中期主导流派联结主义架构大型服务器农场主导理论神经科学和概率识别更加精准的图像和声音识别、翻译、情绪分析等3. 这些流派有望合作并将各自的方法融合到一起2010 年代末期主导流派联结主义符号主义架构许多云主导理论记忆神经网络、大规模集成、基于知识的推理简单的问答范围狭窄的、领域特定的知识共享2020 年代主导流派联结主义符号主义贝叶斯……架构云计算和雾计算主导理论感知的时候有网络推理和工作的时候有规则简单感知、推理和行动有限制的自动化或人机交互2040 年代主导流派算法融合架构无处不在的服务器主导理论最佳组合的元学习感知和响应基于通过多种学习方式获得的知识或经验采取行动或做出回答三、机器学习的算法你应该使用哪种机器学习算法这在很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标。不要使用最复杂的算法除非其结果值得付出昂贵的开销和资源。这里给出了一些最常见的算法按使用简单程度排序。1. 决策树Decision Tree在进行逐步应答过程中典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点例如可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。优点擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估场景举例基于规则的信用评估、赛马结果预测2. 支持向量机Support Vector Machine基于超平面hyperplane支持向量机可以对数据群进行分类。优点支持向量机擅长在变量 X 与其它变量之间进行二元分类操作无论其关系是否是线性的场景举例新闻分类、手写识别。3. 回归Regression回归可以勾画出因变量与一个或多个因变量之间的状态关系。在这个例子中将垃圾邮件和非垃圾邮件进行了区分。优点回归可用于识别变量之间的连续关系即便这个关系不是非常明显场景举例路面交通流量分析、邮件过滤4. 朴素贝叶斯分类Naive Bayes Classification朴素贝叶斯分类器用于计算可能条件的分支概率。每个独立的特征都是「朴素」或条件独立的因此它们不会影响别的对象。例如在一个装有共 5 个黄色和红色小球的罐子里连续拿到两个黄色小球的概率是多少从图中最上方分支可见前后抓取两个黄色小球的概率为 1/10。朴素贝叶斯分类器可以计算多个特征的联合条件概率。优点对于在小数据集上有显著特征的相关对象朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类场景举例情感分析、消费者分类5. 隐马尔可夫模型Hidden Markov model显马尔可夫过程是完全确定性的——一个给定的状态经常会伴随另一个状态。交通信号灯就是一个例子。相反隐马尔可夫模型通过分析可见数据来计算隐藏状态的发生。随后借助隐藏状态分析隐马尔可夫模型可以估计可能的未来观察模式。在本例中高或低气压的概率这是隐藏状态可用于预测晴天、雨天、多云天的概率。优点容许数据的变化性适用于识别recognition和预测操作场景举例面部表情分析、气象预测6. 随机森林Random forest随机森林算法通过使用多个带有随机选取的数据子集的树tree改善了决策树的精确性。本例在基因表达层面上考察了大量与乳腺癌复发相关的基因并计算出复发风险。优点随机森林方法被证明对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项item来说很有用场景举例用户流失分析、风险评估7. 循环神经网络Recurrent neural network在任意神经网络中每个神经元都通过 1 个或多个隐藏层来将很多输入转换成单个输出。循环神经网络RNN会将值进一步逐层传递让逐层学习成为可能。换句话说RNN 存在某种形式的记忆允许先前的输出去影响后面的输入。优点循环神经网络在存在大量有序信息时具有预测能力场景举例图像分类与字幕添加、政治情感分析8. 长短期记忆Long short-term memoryLSTM与门控循环单元神经网络gated recurrent unit nerual network早期的 RNN 形式是会存在损耗的。尽管这些早期循环神经网络只允许留存少量的早期信息新近的长短期记忆LSTM与门控循环单元GRU神经网络都有长期与短期的记忆。换句话说这些新近的 RNN 拥有更好的控制记忆的能力允许保留早先的值或是当有必要处理很多系列步骤时重置这些值这避免了「梯度衰减」或逐层传递的值的最终 degradation。LSTM 与 GRU 网络使得我们可以使用被称为「门gate」的记忆模块或结构来控制记忆这种门可以在合适的时候传递或重置值。优点长短期记忆和门控循环单元神经网络具备与其它循环神经网络一样的优点但因为它们有更好的记忆能力所以更常被使用场景举例自然语言处理、翻译9. 卷积神经网络convolutional neural network卷积是指来自后续层的权重的融合可用于标记输出层。优点当存在非常大型的数据集、大量特征和复杂的分类任务时卷积神经网络是非常有用的场景举例图像识别、文本转语音、药物发现来源机器之心版权归原作者所有转载仅供学习使用不用于任何商业用途如有侵权请留言联系删除感谢合作。精品课程推荐选购数学科普正版读物严选“数学思维好物”送给孩子的益智礼物 | 办公室神器算法工程师成长阅读 | 居家高科技理工科男女实用型礼物精选 数据与算法之美用数据解决不可能长按扫码关注
