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当Python遇上AI(一)

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 osc_ogi0qclx
发布于 2019/08/23 11:42
字数 865
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 Infi-chu:

http://www.cnblogs.com/Infi-chu/

 

一、什么是学习

如果要给学习下一个定义,那么根据某百科给出的定义是——学习,是指通过阅读、听讲、思考和实践等途径获得知识或技能的过程。

那么对于计算机而言,什么是学习呢?怎样可以使得机器也学会了学习?对于计算机而言,如果能够通过某个过程,就改变了它的性能,那么这个过程就称之为学习。

在计算机领域而言,学习的核心目的就是为了改善性能。

 

二、什么是机器学习

对于计算机系统而言,通过数据以及某种特定的方法来提升机器系统的性能,就是机器学习。

对于一个学习问题,我们要抓住三个特征:

  • 任务的类型
  • 衡量任务性能提升的标准
  • 获取经验的来源

换种角度来定义的话,机器学习就是一个基于经验数据的函数估计问题。

虽说对于机器学习的定义颇多,但是相同之处在于,都强调了经验和数据的重要性,都认可机器学习提供了从数据中提取知识方法。

 

三、4象限

知识在2个维度上可以分为4类,即可以统计与不可统计2维度;可推理不可推理2维度,组合而成4类。

在横向坐标中,对于可推理的,可以通过机器学习的方法,最终完成推理;

在纵向坐标中,对于可统计的、但不可推理的,可以通过神经网络这种特定的机器学习方法,达到目的。

具体如下图所示:

 

 四、什么是深度学习

首先要明确一个定律——麻烦守恒定律:麻烦不会减少,只会转移。

深度学习是一种包含多个隐含层的多层感知机。他通过组合低层特征,形成更为抽象的高层表示,用于描述被识别对象的高级属性类别和特征。

 

五、方法论

  •  端到端(end-to-end)
  • 分而治之(Divide and Conquer)

 

六、人工智能定位:

为了改善系统性能,需要在4大方面不断改进:

  • 增加处理器数量
  • 增加处理器种类
  • 增加处理器自己的连接
  • 增加现有连接的流通程度

简单的来说,就是将人的智慧赋予机器,用“硅基大脑”模拟重现“碳基大脑”。

人工智能方向:

  • 语音识别
    • 文本到语音
    • 语音到文本
  • 自然语言处理
    • 文本生成
    • 机器问答
    • 上下文抽取
    • 文本分类
    • 机器翻译
  • 机器学习
    • 深度学习
    • 监督学习
    • 无监督学习
  • 计算机视觉
    • 图像识别
    • 机器视觉
  • 机器人
  • 专家系统
  • 规划与推理

不管是深度学习还是机器学习,一般分为两个层面(两者相辅相成):

  • 面向过去,发现数据潜在的价值
  • 面向未来,基于价值预测未来

【注】前者主要使用了“归纳”的方法,后者主要使用了“演绎”的方法。

判断机器学习的好坏,基于以下三点:

  • 建模问题
  • 评估问题
  • 优化问题

 

七、人工神经网络的特点

  • 非线性
  • 非局限性
  • 非常态性
  • 非凸性

 

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