建设网站怎样做,安卓app软件公司,深圳网站建设机构,公司怎么在百度上推广来源#xff1a;海豚数据科学实验室机器学习#xff08;通识篇#xff09;.机器学习定义机器学习#xff08;Machine Learning#xff09;本质上就是让计算机自己在数据中学习规律#xff0c;并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝… 来源海豚数据科学实验室机器学习通识篇.机器学习定义机器学习Machine Learning本质上就是让计算机自己在数据中学习规律并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习Deep Learning等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳总结规律从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下机器学习基本过程机器学习发展历程从机器学习发展的过程上来说其发展的时间轴如下所示机器学习发展历程从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序标志着机器学习正式进入发展期。60年代中到70年代末的发展几乎停滞。80年代使用神经网络反向传播BP算法训练的多参数线性规划MLP理念的提出将机器学习带入复兴时期。90年代提出的“决策树”ID3算法再到后来的支持向量机SVM算法将机器学习从知识驱动转变为数据驱动的思路。21世纪初Hinton提出深度学习Deep Learning使得机器学习研究又从低迷进入蓬勃发展期。从2012年开始随着算力提升和海量训练样本的支持深度学习Deep Learning成为机器学习研究热点并带动了产业界的广泛应用。机器学习分类机器学习经过几十年的发展衍生出了很多种分类方法这里按学习模式的不同可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习监督学习Supervised Learning是从有标签的训练数据中学习模型然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。如果分类标签精确度越高则学习模型准确度越高预测结果越精确。监督学习主要用于回归和分类。常见的监督学习的回归算法有线性回归、回归树、K邻近、Adaboost、神经网络等。常见的监督学习的分类算法有朴素贝叶斯、决策树、SVM、逻辑回归、K邻近、Adaboost、神经网络等。半监督学习半监督学习Semi-Supervised Learning是利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的模式。半监督学习侧重于在有监督的分类算法中加入无标记样本来实现半监督分类。常见的半监督学习算法有Pseudo-Label、Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher、VAT、UDA、MixMatch、ReMixMatch、FixMatch等。无监督学习无监督学习Unsupervised Learning是从未标注数据中寻找隐含结构的过程。无监督学习主要用于关联分析、聚类和降维。常见的无监督学习算法有稀疏自编码Sparse Auto-Encoder、主成分分析Principal Component Analysis, PCA、K-Means算法K均值算法、DBSCAN算法Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise、最大期望算法Expectation-Maximization algorithm, EM等。强化学习强化学习Reinforcement Learning类似于监督学习但未使用样本数据进行训练是是通过不断试错进行学习的模式。在强化学习中有两个可以进行交互的对象智能体Agnet和环境Environment还有四个核心要素策略Policy、回报函数收益信号Reward Function、价值函数Value Function和环境模型Environment Model其中环境模型是可选的。强化学习常用于机器人避障、棋牌类游戏、广告和推荐等应用场景中。为了便于读者理解用灰色圆点代表没有标签的数据其他颜色的圆点代表不同的类别有标签数据。监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示机器学习应用之道机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型利用历史数据对数据模型进行训练然后基于数据模型对新数据进行求解并将结果再转为现实问题的答案的过程。机器学习一般的应用实现步骤如下将现实问题抽象为数学问题数据准备选择或创建模型模型训练及评估预测结果这里我们以Kaggle上的一个竞赛Cats vs. Dogs猫狗大战为例来进行简单介绍感兴趣的可亲自实验。1. 现实问题抽象为数学问题现实问题给定一张图片让计算机判断是猫还是狗数学问题二分类问题1表示分类结果是狗0表示分类结果是猫。2.数据准备数据下载地址https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats。下载 kaggle 猫狗数据集解压后分为 3 个文件 train.zip、 test.zip 和 sample_submission.csv。train 训练集包含了 25000 张猫狗的图片猫狗各一半每张图片包含图片本身和图片名。命名规则根据 “type.num.jpg” 方式命名。训练集示例test 测试集包含了 12500 张猫狗的图片没有标定是猫还是狗每张图片命名规则根据“num.jpg”命名。测试集示例sample_submission.csv 需要将最终测试集的测试结果写入.csv 文件中。sample_submission示例我们将数据分成3个部分训练集60%、验证集20%、测试集20%用于后面的验证和评估工作。3.选择模型机器学习有很多模型需要选择哪种模型需要根据数据类型样本数量问题本身综合考虑。如本问题主要是处理图像数据可以考虑使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)模型来实现二分类因为选择CNN的优点之一在于避免了对图像前期预处理过程提取特征等。猫狗识别的卷积神经网络结构如下面所示最下层是网络的输入层Input Layer用于读入图像作为网络的数据输入最上层是网络的输出层Output Layer其作用是预测并输出读入图像的类别由于只需要区分猫和狗因此输出层只有2个神经计算单元位于输入和输出层之间的都称之为隐含层Hidden Layer也叫卷积层Convolutional Layer这里设置3个隐含层。4.模型训练及评估我们预先设定损失函数Loss计算得到的损失值通过准确率Accuracy来评估训练模型。损失函数LogLoss作为模型评价指标准确率(accuracy)来衡量算法预测结果的准确程度TP(True Positive)是将正类预测为正类的结果数目。FP(False Positive)是将负类预测为正类的结果数目。TN(True Negative)是将负类预测为负类的结果数目。FN(False Negative)是将正类预测为负类的结果数目。训练过中的 loss 和 accuracy5.预测结果训练好的模型我们载入一张图片进行识别看看识别效果机器学习趋势分析机器学习正真开始研究和发展应该从80年代开始我们借助AMiner平台将近些年机器学习论文进行统计分析所生成的发展趋势图如下所示可以看出深度神经网络Deep Neural Network、强化学习Reinforcement Learning、卷积神经网络Convolutional Neural Network、循环神经网络Recurrent Neural Network、生成模型Generative Model、图像分类Image Classification、支持向量机Support Vector Machine、迁移学习Transfer Learning、主动学习Active Learning、特征提取Feature Extraction是机器学习的热点研究。以深度神经网络、强化学习为代表的深度学习相关的技术研究热度上升很快近几年仍然是研究热点。最后引用韩愈《进学解》中的一句话“业精于勤荒于嬉行成于思毁于随。”未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
