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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
表示學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息,學(xué)習(xí)部分利用這些信息修改知識(shí)庫(kù),以增進(jìn)系統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能,執(zhí)行部分根據(jù)知識(shí)庫(kù)完成任務(wù),同時(shí)把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部分。在具體的應(yīng)用中,環(huán)境,知識(shí)庫(kù)和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容,學(xué)習(xí)部分所需要解決的問(wèn)題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對(duì)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的影響。
影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息?;蛘吒唧w地說(shuō)是信息的質(zhì)量。知識(shí)庫(kù)里存放的是指導(dǎo)執(zhí)行部分動(dòng)作的一般原則,但環(huán)境向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質(zhì)量比較高,與一般原則的差別比較小,則學(xué)習(xí)部分比較容易處理。如果向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的是雜亂無(wú)章的指導(dǎo)執(zhí)行具體動(dòng)作的具體信息,則學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要在獲得足夠數(shù)據(jù)之后,刪除不必要的細(xì)節(jié),進(jìn)行總結(jié)推廣,形成指導(dǎo)動(dòng)作的一般原則,放入知識(shí)庫(kù),這樣學(xué)習(xí)部分的任務(wù)就比較繁重,設(shè)計(jì)起來(lái)也較為困難。
因?yàn)閷W(xué)習(xí)系統(tǒng)獲得的信息往往是不完全的,所以學(xué)習(xí)系統(tǒng)所進(jìn)行的推理并不完全是可靠的,它總結(jié)出來(lái)的規(guī)則可能正確,也可能不正確。這要通過(guò)執(zhí)行效果加以檢驗(yàn)。正確的規(guī)則能使系統(tǒng)的效能提高,應(yīng)予保留;不正確的規(guī)則應(yīng)予修改或從數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除。
知識(shí)庫(kù)是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第二個(gè)因素。知識(shí)的表示有多種形式,比如特征向量、一階邏輯語(yǔ)句、產(chǎn)生式規(guī)則、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架等等。這些表示方式各有其特點(diǎn),在選擇表示方式時(shí)要兼顧以下4個(gè)方面:
?。?)表達(dá)能力強(qiáng)。
?。?)易于推理。
?。?)容易修改知識(shí)庫(kù)。
?。?)知識(shí)表示易于擴(kuò)展。
對(duì)于知識(shí)庫(kù)最后需要說(shuō)明的一個(gè)問(wèn)題是學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒(méi)有任何知識(shí)的情況下憑空獲取知識(shí),每一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識(shí)理解環(huán)境提供的信息,分析比較,做出假設(shè),檢驗(yàn)并修改這些假設(shè)。因此,更確切地說(shuō),學(xué)習(xí)系統(tǒng)是對(duì)現(xiàn)有知識(shí)的擴(kuò)展和改進(jìn)。
執(zhí)行部分是整個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心,因?yàn)閳?zhí)行部分的動(dòng)作就是學(xué)習(xí)部分力求改進(jìn)的動(dòng)作。同執(zhí)行部分有關(guān)的問(wèn)題有3個(gè):復(fù)雜性、反饋和透明性。
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用賽靈思FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)推斷立即下載
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Sentry ND網(wǎng)絡(luò)防御:實(shí)時(shí)無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案立即下載
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通過(guò)智能設(shè)計(jì)運(yùn)行提高工作效率立即下載
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Cognizant升級(jí)Neuro? AI平臺(tái) 多智能體編排功能增強(qiáng)
2024年10月19日,新澤西州蒂安克 —— 全球領(lǐng)先的IT解決方案提供商Cognizant(納斯達(dá)克股票代碼:CTSH)今日宣布對(duì)其Cognizant...
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醫(yī)療機(jī)器人的優(yōu)缺點(diǎn)_醫(yī)療機(jī)器人涉及哪些技術(shù)
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日前,備受矚目的安波福創(chuàng)新大獎(jiǎng)全球頒獎(jiǎng)典禮在中國(guó)蘇州盛大開(kāi)幕,現(xiàn)場(chǎng)氣氛熱烈非凡,將創(chuàng)新的精神推向新的高潮!這是一場(chǎng)匯聚安波福全球頂尖人才的盛會(huì),無(wú)論是深...
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數(shù)字王國(guó)與AWS達(dá)成合作,推動(dòng)自主虛擬人技術(shù)云端發(fā)展
近日,數(shù)字王國(guó)與Amazon Web Services(AWS)達(dá)成了一項(xiàng)重要合作,雙方將攜手推動(dòng)自主虛擬人及其技術(shù)向云端遷移。
2024-10-09 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)AWS 256 0
導(dǎo)讀實(shí)驗(yàn)表明,對(duì)大型物體賦予更大的權(quán)重可以提高所有尺寸物體的檢測(cè)分?jǐn)?shù),從而整體提升目標(biāo)檢測(cè)器的性能(在COCOval2017數(shù)據(jù)集上使用InternIm...
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在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,九章云極DataCanvas再次引領(lǐng)創(chuàng)新,正式推出全新算力產(chǎn)品——“算力包”。這一創(chuàng)新力作,以用戶為核心,顛覆傳統(tǒng)算力服務(wù)模式,采...
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Molex莫仕發(fā)布革新熱管理解決方案,賦能高性能數(shù)據(jù)中心應(yīng)對(duì)未來(lái)挑戰(zhàn)
2024年9月24日,全球電子行業(yè)的領(lǐng)軍者與連接技術(shù)創(chuàng)新先鋒Molex莫仕,正式推出了其專為應(yīng)對(duì)生成式AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等高性能數(shù)據(jù)中心日益增長(zhǎng)工作負(fù)載而設(shè)...
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Cloudera推出機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目加速器 (AMP) 的全新套件
Cloudera的最新創(chuàng)新加速了企業(yè)人工智能用例,并顯著縮短了部署時(shí)間 全新AMP將于9月12日在迪拜舉辦的EVOLVE24期間展出 加利福尼亞州圣克拉...
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