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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,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(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,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(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庫,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)知識庫完成任務(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,知識庫和執(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題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對設(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地說是信息的質(zhì)量。知識庫里存放的是指導(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,放入知識庫,這樣學(xué)習(xí)部分的任務(wù)就比較繁重,設(shè)計(jì)起來也較為困難。
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)出來的規(guī)則可能正確,也可能不正確。這要通過執(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)庫中刪除。
知識庫是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第二個(gè)因素。知識的表示有多種形式,比如特征向量、一階邏輯語句、產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(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)。
(2)易于推理。
?。?)容易修改知識庫。
(4)知識表示易于擴(kuò)展。
對于知識庫最后需要說明的一個(gè)問題是學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒有任何知識的情況下憑空獲取知識,每一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識理解環(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,學(xué)習(xí)系統(tǒng)是對現(xiàn)有知識的擴(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)的問題有3個(gè):復(fù)雜性、反饋和透明性。
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Selin Alara Ornek 是一名富有遠(yuǎn)見的高中生。她使用機(jī)器學(xué)習(xí)和 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 和機(jī)器人平臺,為視障人士打造了機(jī)器...
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2024-11-07 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析智能制造 107 0
人機(jī)協(xié)同新紀(jì)元:微美全息引領(lǐng)混合增強(qiáng)智能技術(shù)革新
在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代,人工智能(AI)已成為推動(dòng)社會進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)變革的核心動(dòng)力。然而,盡管AI技術(shù)取得了長足的進(jìn)步,傳統(tǒng)的智能系統(tǒng)在面對復(fù)雜多變的現(xiàn)...
2024-11-06 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器機(jī)器學(xué)習(xí) 281 0
數(shù)據(jù)科學(xué)在京東物流關(guān)鍵角色與前沿應(yīng)用探索
作者:京東物流 何平 小編之所以選擇這個(gè)話題,是希望幫助大家更全面地理解數(shù)據(jù)科學(xué)的概念。數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)廣泛而深刻的領(lǐng)域,不僅僅是數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)或大模...
2024-11-06 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析大模型 109 0
隨著數(shù)字廣告行業(yè)的迅猛發(fā)展,數(shù)字信號處理(DSP)技術(shù)在其中扮演了越來越重要的角色。DSP技術(shù)通過分析和處理大量的數(shù)據(jù),幫助廣告商更精準(zhǔn)地定位目標(biāo)受眾,...
2024-11-04 標(biāo)簽:dsp互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字信號處理 110 0
恩智浦eIQ AI和機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)軟件增加兩款新工具
恩智浦在eIQ AI和機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)軟件中增加了帶有檢索增強(qiáng)生成(RAG)與微調(diào)的生成式人工智能(GenAI)流程和eIQ Time Series Stu...
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