資料介紹
Machine Learning(機(jī)器學(xué)習(xí))是研究計(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。在過(guò)去的十年中,機(jī)器學(xué)習(xí)幫助我們自動(dòng)駕駛汽車,有效的語(yǔ)音識(shí)別,有效的網(wǎng)絡(luò)搜索,并極大地提高了人類基因組的認(rèn)識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)今非常普遍,你可能會(huì)使用這一天幾十倍而不自知。很多研究者也認(rèn)為這是最好的人工智能的取得方式。在本課中,您將學(xué)習(xí)最有效的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),并獲得實(shí)踐,讓它們?yōu)樽约旱墓ぷ?。更重要的是,你?huì)不僅得到理論基礎(chǔ)的學(xué)習(xí),而且獲得那些需要快速和強(qiáng)大的應(yīng)用技術(shù)解決問(wèn)題的實(shí)用技術(shù)。最后,你會(huì)學(xué)到一些硅谷利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的最佳實(shí)踐創(chuàng)新。本課程提供了一個(gè)廣泛的介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的課程。
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主題包括:
?。ㄒ唬┍O(jiān)督學(xué)習(xí)(參數(shù)/非參數(shù)算法,支持向量機(jī),核函數(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。
?。ǘo(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(聚類,降維,推薦系統(tǒng),深入學(xué)習(xí)推薦)。
?。ㄈ┰跈C(jī)器學(xué)習(xí)的最佳實(shí)踐(偏差/方差理論;在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能創(chuàng)新過(guò)程)。
本課程還將使用大量的案例研究,您還將學(xué)習(xí)如何運(yùn)用學(xué)習(xí)算法構(gòu)建智能機(jī)器人(感知,控制),文本的理解(Web 搜索,反垃圾郵件),計(jì)算機(jī)視覺(jué),醫(yī)療信息,音頻,數(shù)據(jù)挖掘,和其他領(lǐng)域。
機(jī)器學(xué)習(xí)是目前信息技術(shù)中最激動(dòng)人心的方向之一。在這門課中,你將學(xué)習(xí)到這門技術(shù)的前沿,并可以自己實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。你或許每天都在不知不覺(jué)中使用了機(jī)器學(xué)習(xí)的算法每次,你打開(kāi)谷歌、必應(yīng)搜索到你需要的內(nèi)容,正是因?yàn)樗麄冇辛己玫膶W(xué)習(xí)算法。谷歌和微軟實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)算法來(lái)排行網(wǎng)頁(yè)每次,你用 Facebook 或蘋(píng)果的圖片分類程序他能認(rèn)出你朋友的照片,這也是機(jī)器學(xué)習(xí)。每次您閱讀您的電子郵件垃圾郵件篩選器,可以幫你過(guò)濾大量的垃圾郵件這也是一種學(xué)習(xí)算法。對(duì)我來(lái)說(shuō),我感到激動(dòng)的原因之一是有一天做出一個(gè)和人類一樣聰明的機(jī)器。實(shí)現(xiàn)這個(gè)想法任重而道遠(yuǎn),許多 AI 研究者認(rèn)為,實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最好的方法是通過(guò)讓機(jī)器試著模仿人的大腦學(xué)習(xí)我會(huì)在這門課中介紹一點(diǎn)這方面的內(nèi)容。在這門課中,你還講學(xué)習(xí)到關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的前沿狀況。但事實(shí)上只了解算法、數(shù)學(xué)并不能解決你關(guān)心的實(shí)際的問(wèn)題。所以,我們將花大量的時(shí)間做練習(xí),從而你自己能實(shí)現(xiàn)每個(gè)這些算法,從而了解內(nèi)部機(jī)理。那么,為什么機(jī)器學(xué)習(xí)如此受歡迎呢?原因是,機(jī)器學(xué)習(xí)不只是用于人工智能領(lǐng)域。我們創(chuàng)造智能的機(jī)器,有很多基礎(chǔ)的知識(shí)。比如,我們可以讓機(jī)器找到 A 與 B 之間的最短路徑,但我們?nèi)匀徊恢涝趺醋寵C(jī)器做更有趣的事情,如 web 搜索、照片標(biāo)記、反垃圾郵件。我們發(fā)現(xiàn),唯一方法是讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)怎么來(lái)解決問(wèn)題。所以,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)的一個(gè)能力?,F(xiàn)在它涉及到各個(gè)行業(yè)和基礎(chǔ)科學(xué)中。我從事于機(jī)器學(xué)習(xí),但我每個(gè)星期都跟直升機(jī)飛行員、生物學(xué)家、很多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)程序員交流(我在斯坦福大學(xué)的同事同時(shí)也是這樣)和平均每個(gè)星期會(huì)從硅谷收到兩、三個(gè)電子郵件,這些聯(lián)系我的人都對(duì)將學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于他們自己的問(wèn)題感興趣。這表明機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的問(wèn)題非常廣泛。有機(jī)器人、計(jì)算生物學(xué)、硅谷中大量的問(wèn)題都收到機(jī)器學(xué)習(xí)的影響。這里有一些機(jī)器學(xué)習(xí)的案例。比如說(shuō),數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘。機(jī)器學(xué)習(xí)被用于數(shù)據(jù)挖掘的原因之一是網(wǎng)絡(luò)和自動(dòng)化技術(shù)的增長(zhǎng),這意味著,我們有史上最大的數(shù)據(jù)集比如說(shuō),大量的硅谷公司正在收集 web 上的單擊數(shù)據(jù),也稱為點(diǎn)擊流數(shù)據(jù),并嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)分析數(shù)據(jù),更好的了解用戶,并為用戶提供更好的服務(wù)。這在硅谷有巨大的市場(chǎng)。再比如,醫(yī)療記錄。隨著自動(dòng)化的出現(xiàn),我們現(xiàn)在有了電子醫(yī)療記錄。如果我們可以把醫(yī)療記錄變成醫(yī)學(xué)知識(shí),我們就可以更好地理解疾病。再如,計(jì)算生物學(xué)。還是因?yàn)樽詣?dòng)化技術(shù),生物學(xué)家們收集的大量基因數(shù)據(jù)序列、DNA 序列和等等,機(jī)器運(yùn)行算法讓我們更好地了解人類基因組,大家都知道這對(duì)人類意味著什么。再比如,工程方面,在工程的所有領(lǐng)域,我們有越來(lái)越大、越來(lái)越大的數(shù)據(jù)集,我們?cè)噲D使用學(xué)習(xí)算法,來(lái)理解這些數(shù)據(jù)。另外,在機(jī)械應(yīng)用中,有些人不能直接操作。例如,我已經(jīng)在無(wú)人直升機(jī)領(lǐng)域工作了許多年。我們不知道如何寫(xiě)一段程序讓直升機(jī)自己飛。我們唯一能做的就是讓計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)如何駕駛直升機(jī)。手寫(xiě)識(shí)別:現(xiàn)在我們能夠非常便宜地把信寄到這個(gè)美國(guó)甚至全世界的原因之一就是當(dāng)你寫(xiě)一個(gè)像這樣的信封,一種學(xué)習(xí)算法已經(jīng)學(xué)會(huì)如何讀你信封,它可以自動(dòng)選擇路徑,所以我們只需要花幾個(gè)美分把這封信寄到數(shù)千英里外。事實(shí)上,如果你看過(guò)自然語(yǔ)言處理或計(jì)算機(jī)視覺(jué),這些語(yǔ)言理解或圖像理解都是屬于 AI 領(lǐng)域。大部分的自然語(yǔ)言處理和大部分的計(jì)算機(jī)視覺(jué),都應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)算法還廣泛用于自定制程序。每次你去亞馬遜或 Netflix 或 iTunes Genius,它都會(huì)給出其他電影或產(chǎn)品或音樂(lè)的建議,這是一種學(xué)習(xí)算法。仔細(xì)想一想,他們有百萬(wàn)的用戶;但他們沒(méi)有辦法為百萬(wàn)用戶,編寫(xiě)百萬(wàn)個(gè)不同程序。軟件能給這些自定制的建議的唯一方法是通過(guò)學(xué)習(xí)你的行為,來(lái)為你定制服務(wù)。最后學(xué)習(xí)算法被用來(lái)理解人類的學(xué)習(xí)和了解大腦。我們將談?wù)撊绾斡眠@些推進(jìn)我們的 AI 夢(mèng)想。幾個(gè)月前,一名學(xué)生給我一篇文章關(guān)于最頂尖的 12 個(gè) IT 技能。擁有了這些技能 HR 絕對(duì)不會(huì)拒絕你。這是稍顯陳舊的文章,但在這個(gè)列表最頂部就是機(jī)器學(xué)習(xí)的技能。在斯坦福大學(xué),招聘人員聯(lián)系我,讓我推薦機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)生畢業(yè)的人遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于機(jī)器學(xué)習(xí)的畢業(yè)生。所以我認(rèn)為需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有被滿足現(xiàn)在學(xué)習(xí)“機(jī)器學(xué)習(xí)”非常好,在這門課中,我希望能告訴你們很多機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)。在接下來(lái)的視頻中,我們將開(kāi)始給更正式的定義,什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。然后我們會(huì)開(kāi)始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要問(wèn)題和算法你會(huì)了解一些主要的機(jī)器學(xué)習(xí)的術(shù)語(yǔ),并開(kāi)始了解不同的算法,用哪種算法更合適。
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