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概念-机器学习-类型和应用

admin2个月前 (04-17)数码19

人工智能

人工智能(AI)是一个广泛的概念,它赋予计算机智能特性。人工智能系统具有解决复杂问题、理解自然语言、学习新技能和做出决策等能力。人工智能技术在各行各业中都有广泛应用,如医疗保健、金融、制造和零售。

机器学习

机器学习(ML)是人工智能的一个分支,它使计算机能够通过学习和适应,而不是通过明确的编程来改善性能。机器学习的目标是使计算机能够从数据中提取模式、规律,并利用这些学到的知识来做出预测、做决策或执行任务。

机器学习的类型

  • 监督学习:使用带有标签的训练数据进行训练,其中输入和输出之间存在明确的关系。
  • 无监督学习:使用没有标签的训练数据进行训练,目标是发现数据中的隐藏结构和模式。
  • 强化学习:涉及智能体与环境的交互,旨在通过尝试不同的动作来最大化累积奖励。

深度学习

深度学习(DL)是机器学习的一类,它使用称为深度神经网络的多层架构来学习复杂特征。深度神经网络由多个隐藏层组成,每个隐藏层都有自己的权重和偏差。通过训练这些权重和偏差,深度学习模型可以从数据中学习非线性关系和高阶特征。

人工智能、机器学习和深度学习之间的关系

人工智能是这三个概念的广泛框架,机器学习是人工智能的一个分支,深度学习是机器学习的一种方法。如下图所示:

机器学习和深度学习共同构成人工智能的技术基础。机器学习提供了让计算机学习和适应的算法,而深度学习提供了高级的数据理解和处理能力。

应用

人工智能、机器学习和深度学习在各个领域都有广泛的应用,包括:

  • 图像识别和处理
  • 自然语言处理
  • 语音识别
  • 欺诈检测
  • 医疗诊断
  • 概念
  • 自驾车

结论

人工智能、机器学习和深度学习是不断发展的领域,正在对我们的世界产生变革性的影响。这些技术使计算机能够执行以前需要人类智能的任务,从而提高效率、改善决策制定并创建新的可能性。随着人工智能、机器学习和深度学习的持续进步,我们可以期待在各个领域看到更多的创新和突破。


机器学习的基本概念

机器学习是一种人工智能领域的技术,它涉及设计和开发算法,使计算机能够从数据中学习和自主改进,而无需显式地进行编程。以下是机器学习的一些基本概念:

AI 人工智能

机器学习

机器学习是什么

有一天,你想吃芒果了,你就到地边的小摊上去买芒果,你可以自己用手挑芒果。 挑完摊主称重,根据重量付钱。 买芒果嘛,你只要不是重口味或者口味独特,还是选择最甜的,熟透了的芒果。 因为你是根据重量来付钱的,又不是根据甜的程度或者熟了的程度,虽然摊主有时候会把好的芒果挑出一堆来单独涨价,但是这里这个摊主没这么做。 奶奶曾经告诉过你,芒果要买金黄色的,黄橙橙黄灿灿的,这样的最甜,不要买那些浅黄色的,因为还没熟透。 这样你就有了一点经验,虽然这点经验是别人直接教给我的:“甜芒果,就是金黄色的”。 生活没那么简单回家,高高兴兴吃芒果,但是很快你会发现,并不是每个芒果都那么甜,有些不甜。 奶奶的经验不是100%正确。 只通过颜色判断芒果甜不甜,不是很靠谱。 你回忆后发现“好像是又大又金黄色的比较甜,那些小点的金黄色的芒果,得有一半是不甜。 ”(买了100个金黄色的芒果,有50个大的,都是甜的;另外有50个小的,其中有25个是不甜的。 )你总结出来一条经验规则了:大的金黄色的是最甜的。 哈哈。 你又高高兴兴的去买芒果。 Shit,你熟悉的、你信得过的那个摊主走了。 所以你得换一个小摊买芒果了,但是新的摊主的芒果是产自不同的地方,你之前总结的经验可能不行了,你不知道能不能迁移过去(transferlearning),于是你从头再开始尝试吧,发现这里小的,浅黄色的是最甜的!一天,你表妹来找你玩,想吃芒果,但是她不在乎甜不甜,她喜欢吃多汁的。 唉,以前的经验又不顶用了。 你只能进行新的一轮实验,目标就是多汁的芒果(优化目标变了)。 你又总结出,越软的越多汁。 你出国了读PhD,这里的芒果跟你家乡的差不太大了,这里绿色的最好吃。 PhD毕业后,你结婚了,老婆不喜欢吃芒果,喜欢吃苹果。 你积累的丰富的挑if (color is bright yellow and size is big and sold by favoritevendor): mango is (soft): mango is .但是你想啊,这些规则越来越多的话,特征之间的组合啥的就越来越麻烦了,管理、使用都很麻烦。 包括写程序实现啊,谁会笨到写这么多IfThen。 机器学习随机的选择了一个市场上的芒果,作为要研究的目标(trainingdata)。 你可以用一个表格描述芒果属性和类型的关系,每一行可以放一个芒果的数据,包括芒果的物理属性(feature):颜色、大小、形状、软硬度、产地,等等,还有这么芒果的类型(outputvariables):甜度、成熟度、多汁度。 然后这就是一个多分类问题,或者回归问题,自动的从数据中学习出特征与芒果类型的各种关系等。 如果你用决策树算法,那么这个模型的样子就是你的规则库了;当然你可以使用其他模型,例如线性模型,这样就是特征的线性组合了。 甚至你的选择芒果的模型,稍微变化下就可以选择苹果了,迁移学习。 甚至你的模型会随着新的样本、新芒果种类进来后,变的越来越好,增量学习。 转自-丕子 原文基础上稍作修改

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