• 这两年创业圈、技术圈、互联网圈都在热烈讨论人工智能机器学习、深度学习,那么到底什么是人工智能AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL),这几个概念之间又有什么样的联系呢?先直接把这三

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    科普贴开篇:到底什么是人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)

    科普贴开篇:到底什么是人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)

    优雅的程序员优雅的程序员
    9 个月前
    这两年创业圈、技术圈、互联网圈都在热烈讨论人工智能、机器学习、深度学习,那么到底什么是人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL),这几个概念之间又有什么样的联系呢?先直接把这三者之间关系放上来哈:

    机器学习,实现人工智能的方法;
    深度学习,实现机器学习的技术;

    关于以上三个概念的介绍和解释:

    1、人工智能(英语:Artificial Intelligence, AI是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。

    目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

    2、机器学习(英语:Machine Learning)是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点,一条自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

    机器学习有下面几种定义:

    • 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
    • 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
    • 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。

    机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

    3、深度学习(英语:Deep Learning)是机器学习拉出的分支,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。

    深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

    一些著名的深度学习库

    • Torch Facebook 开源的库,这是一个能让深度学习在即时战略类游戏(RTS)上进行研究的库,比如星际争霸 Brood War,通过从机器学习框架控制这些游戏从而使玩游戏变得更简单。
    • Theano 是一个 Python 库,用来定义、优化和模拟数学表达式计算,用于高效的解决多维数组的计算问题。
    • Deeplearning4j 为Java和Java虚拟机编写的开源深度学习库,是广泛支持各种深度学习算法的运算框架。Deeplearning4j可以实施的技术包括受限玻尔兹曼机、深度置信网络、深度自动编码器、堆叠式降噪自动编码器、循环神经张量网络,以及word2vec、doc2vec和GloVe。这些算法全部包括分布式并行版本,与Hadoop和Spark集成。Skymind是Deeplearning4j的商业支持机构。
    • tensorflow 最初由 Google 机器智能研究机构的 Google Brain 团队的研究人员和工程师开发。该系统旨在促进对机器学习的研究,同时也让机器学习研究原型过渡到生产系统更加高效容易。
    • Caffe 是一个知名的、被普遍使用的机器视觉库,其将 Matlab 的快速卷积网接口迁移到了 C 和 C++ 中。Caffe 不面向其他深度学习应用,比如文本、声音或时序数据。如同其他框架一样,Caffe 选择 Python 作为 API。
    • Keras一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。
    • Mxnet 一个全功能、灵活且高扩展性的深度学习框架,支持深度学习模型中的卷积神经网络和长期短期记忆网络。由学术界发起,由华盛顿大学和卡内基梅隆大学的研究人员联合发起。

    福布斯总结的全球最值得关注的50家人工智能公司

    除了上述简介之外(95%文字来自维基百科),以下文章将会有助于你更加深入了解人工智能、机器学习、深度学习:

    1、Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning

    2、Why Deep Learning is Radically Different from Machine Learning

    3、一篇文章讲清楚人工智能、机器学习和深度学习的区别

    4、人工智能,机器学习和深度学习有什么区别?

    5、如何区分人工智能、机器学习和深度学习?

    6、WHY DEEP LEARNING IS SUDDENLY CHANGING YOUR LIFE

    7、The Current State of Machine Intelligence 3.0

    8、Here are 50 Companies Leading the AI Revolution

    最后欢迎关注 人工智能+机器学习+深度学习技术文章精选 - 知乎专栏 ,未来将会持续精选分享关于人工智能、机器学习和深度学习的一些技术资料。


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  • #论“人工智能机器学习、深度学习”的关系# 本篇力求图文并茂,向您介绍“人工智能机器学习、深度学习”相关概念;并解释他们之间的关系。 ##什么是人工智能?## 人工智能(Artificial Intelligence),英文...

    论“人工智能、机器学习、深度学习”的关系

    本篇力求图文并茂,向您介绍“人工智能、机器学习、深度学习”相关概念;并解释他们之间的关系。

    什么是人工智能?

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。
    它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。------百度百科。
    人工智能的发展历史可以用下面一幅图概括。
    AI发展历史

    人工智能发展到现在产生了许多名词,比如:机器学习、深度学习等,他们之间有什么关系?可以用下面两幅图概括:
    AI/ML/DL关系

    AI/ML/DL关系

    从上面两幅图可以看到,人工智能是一个非常广泛的概念,包含许多内容,里面其中一个子集就是机器学习,而机器学习的一个子集,才是深度学习。

    什么是机器学习?

    机器学习是人工智能的一个子集。它是人工智能的核心。什么是机器学习?我们习惯上这样理解,传统机器学习就是:用一大堆数据,同时通过各种算法(比如SVM、决策树、逻辑回归等),去训练出来一个模型,然后用这个训练好的模型去完成任务(比如预测任务等)。
    常用的机器学习算法有:线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、K近邻、Kmeans、xgboost等。

    什么是深度学习?

    深度学习是一种特殊的机器学习,是机器学习的一个子集。深度学习的概念源于人工神经网络。可以这样归纳:含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。------百度百科。
    如下图:含一层隐层的神经网络还不能称之为真正的深度学习结构,很多时候也把这种单层的神经网络归为机器学习范畴。当我们把神经网路的隐层加多加深,就得到了真正的深度学习结构。
    什么是深度学习

    机器学习和深度学习的区别有哪些?

    1、对数据量要求不同

    数据量要求不同

    从图上可以看出,深度学习和机器学习对数据量的依赖程度是不一样的,当数据量很少的时候,深度学习的性能并不好,因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式。而数据量比较小的时候,用传统机器学习方法也许更合适。

    2、对计算机硬件的要求不同

    通常情况下,用机器学习处理任务时,一方面由于数据量不太大,另一方面由于所用算法已经确定,所以对计算机硬件的要求不是太高。

    而深度学习由于要处理大量数据,且涉及许多矩阵运算,因此对计算机硬件要求非常高,很多时候普通cpu已经无法顺利完成任务,而必须借助于诸如GPU等硬件。
    硬件要求

    3、特征处理方式不同

    机器学习和深度学习的主要区别在于特征。如下图所示。

    在传统的机器学习算法中,我们首先需要用一些算法(比如PCA、LDA等)来进行特征的提取,然后再用机器学习算法(如svm等)进行模型训练。特征提取的过程很麻烦,对工作者要求也很高。
    相比之下,在深度学习中,特征由算法本身自动完成提取,通常不需要我们另外写一个算法来进行特征提取。比如CNN网络中,卷积层的作用就实现了特征的提取。
    特征处理方式

    4、解决问题方式不同

    在解决问题的时候,传统机器学习通常会将问题分解为多个子问题,逐个子问题解决后,最后获得最终结果。而深度学习更提倡“直接的端到端”的解决问题。

    比如在做OCR(文字识别)任务时,传统机器学习算法,一般要对原始图片进行灰度化、二值化、降噪、文字切分、文字识别等一步步操作。而如果用某些深度学习算法(如CRNN-CTC),则可以实现端到端的解决问题,直接传入一张图片,经过模型学习之后直接识别出文字。
    解决问题方式

    5、可解释性不同

    机器学习的可解释性很强,许多传统的机器学习算法有明确的数学规则,解释起来相对容易。比如说线性回归,逻辑回归、决策树等这些算法解释起来就很容易。但是深度学习的可解释性就没有那么强了。深度神经网络更像是一种“黑箱子”,网络里面具体每一层是怎么操作的,神经元做了什么,很多时候是不明确的。深度学习的可解释性是一个热门研究话题。

    6、使用的开源库和框架不同

    我们做机器学习和深度学习时,如果使用相关的开源库和框架,会使我们的工作事半功倍。虽然许多开源库和框架既可以解决传统机器学习问题,也可以解决深度学习问题,但是如果有针对性的去选择使用,效果会更好。比如,scikit-learn库用来做机器学习问题,是很不错的。百度的开源框架 百度的开源框架PaddlePaddle、以及谷歌的tensorflow用来处理深度学习问题会更好。
    sklearn
    PaddlePaddle

    7. 深度学习框架介绍

    目前深度学习无论在工业界还是学术界都是热点。在开始深度学习项目之前,选择一个合适的框架是非常重要的,因为选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。全世界最为流行的深度学习框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch等。其中PaddlePaddle是唯一一款国产的深度学习框架,也算是咱们国人的骄傲!PaddlePaddle是百度研发的开源开放的深度学习平台,他涵盖的领域很广。比如:自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域。(http://www.paddlepaddle.org/#pic_center =500x)
    paddle1

    从我的使用经验来看,PaddlePaddle使用起来非常方便。PaddlePaddle的官方支持很全面。官网上的API和实例都很丰富,还有许多人工智能学习教程,很适合自学。文档资料很详细,最最重要的一点:这些资料是中文的。这对于像我这种英语水平有限的人来说再好不过。
    [paddle的官网 http://www.paddlepaddle.org/]
    paddle2

    PaddlePaddle有数量最多的由官方维护的深度学习模型库。这些模型库开发者可以直接拿来使用,并且是开源的,无论是用在工业还是用于学习都十分方便。最主要的是可靠。不会发生代码运行不了的尴尬场景。如果你可以把所有的模型的所有细节够吃透了也就成了专家。
    paddle3

    PaddlePaddle是开源的,有不明白的可以直接看源代码。此外,如果有不明的白的地方可以在 github 上题 issue,会有专业人员在24小时内相应。
    paddle4

    结束语

    现阶段,深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音等领域广泛应用,其效果也已超过传统的机器学习方法。再加上网络媒体对深度学习进行的夸大报道,以至于产生了一种普遍存在的意识:深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法。其实不是这样的,实际工程中,不但要考虑精准度,还要考虑成本。有时候用深度学习处理问题,对成本的投入很高。再比如,实际工程中,我们的数据量往往没有那么大,此时用深度学习算法,效果并不太好。总之,科技的发展从来都是相互是包容的,是互相学习,互相进步的过程。人工智能的发展需要更多的优秀算法来不断创新和迭代。而不是一味的用所谓的高级算法替代甚至淘汰别的算法。

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  • 这两年在不管在国内还是在国外,人工智能机器学习仿佛一夜之前传遍大街小巷。机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以...

    概述

    2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。这两年在不管在国内还是在国外,人工智能、机器学习仿佛一夜之前传遍大街小巷。机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软,甚至国内的百度,Google 自然也在其中。

    去年早些时候 Google DeepMind 的 AlphaGo 项目在举世瞩目的围棋比赛中一举击败了韩国选手李世石,媒体就是使用了人工智能、机器学习和深度学习这几个术语,来解释 DeepMind 获胜的原因,并将它们混为一谈。但是三者其实不是一回事。

    区别与联系

    本文借助Michael Copeland的讲解,让我们撩开人工智能、机器学习和深度学习的概念,深入理解它们的关系和区别。为了搞清三者关系,我们来看一张图:
    这里写图片描述

    如图所示:人工智能最大,此概念也最先问世;然后是机器学习,出现的稍晚;最后才是深度学习。
    在之前的文章机器学习的发展历程 一文中,我们详细的介绍了机器学习的发展历史。

    从低潮到繁荣

    自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议(Dartmouth Conferences)上确认人工智能这个术语以来,人们就不乏关于人工智能奇思妙想,研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间,人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙,后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。

    但是在过去几年中,人工智能出现了爆炸式的发展,尤其是 2015 年之后。大部分原因,要归功于图形处理器(GPU)的广泛应用,使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外,人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现(大数据运动):图像、文本、交易数据、地图数据,应有尽有。

    下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。

    人工智能

    这里写图片描述

    人工智能先驱们在达特茅斯开会时,心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机,打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”(General AI)概念,拥有人类五感(甚至更多)、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人,对人类友好的 C-3PO,以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里,理由很简单:我们还实现不了,至少目前为止。

    我们力所能及的,算是“弱人工智能”(Narrow AI):执行特定任务的水平与人类相当,甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的?智能来自哪里?这就涉及到下一个同心圆:机器学习。

    机器学习

    这里写图片描述

    机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者,已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说,机器学习就是使用算法分析数据,从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同,我们使用大量数据和算法来“训练”机器,由此带来机器学习如何完成任务。

    许多年来,计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一,尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。研究者会手动编写一些分类器(classifier),如边缘检测筛选器,帮助程序辨别物体的边界;图形检测分类器,判断物体是否有八个面;以及识别“S-T-O-P”的分类器。在这些手动编写的分类器的基础上,他们再开发用于理解图像的算法,并学习如何判断是否有停止标志。

    但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后,经常容易出错。

    深度学习

    这里写图片描述

    深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法,但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的:神经元之间的相互连接关系。但是,人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接,而人工神经网络中数据传播要经历不同的层,传播方向也不同。

    举个例子,你可以将一张图片切分为小块,然后输入到神经网络的第一层中。在第一层中做初步计算,然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务,依次类推,直到最后一层,然后输出最终的结果。

    每个神经元都会给其输入指定一个权重:相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此,我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性,被一一细分,然后被神经元“检查”:形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”(probability vector),这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中,系统可能会有 86% 的把握认定图像是一个停止标志,7% 的把握认为是一个限速标志,等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。
    不过,问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源,因此当时不算是一个可行的方法。不过,以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法,最终让超级计算机能够并行执行该算法,并证明该算法的作用。如果我们回到停止标志那个例子,很有可能神经网络受训练的影响,会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片,甚至数百万张图片来训练,直到神经元输入的权重调整到非常精确,几乎每次都能够给出正确答案。不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔;吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。

    如今,在某些情况下,通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类,这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋,并为比赛进行了大量的训练:不断的和自己比赛。

    总结

    人工智能的根本在于智能,而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将,人工智能是科学,机器学习是让机器变得更加智能的算法,机器学习在某种程度上成就了人工智能。

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  • 摘要之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人...

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    摘要

    之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了.
    机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。
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    机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。
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    学习方式

    根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

    监督式学习:

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    在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network)

    非监督式学习:

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    在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

    半监督式学习:

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    在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。

    强化学习:

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    在这种学习模式下,输入数据作为对模型的反馈,不像监督模型那样,输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式,在强化学习下,输入数据直接反馈到模型,模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习(Temporal difference learning)

    在企业数据应用的场景下, 人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。 在图像识别等领域,由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据, 目前半监督式学习是一个很热的话题。 而强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。

    算法类似性

    根据算法的功能和形式的类似性,我们可以把算法分类,比如说基于树的算法,基于神经网络的算法等等。当然,机器学习的范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。

    回归算法:

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    回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域,人们说起回归,有时候是指一类问题,有时候是指一类算法,这一点常常会使初学者有所困惑。常见的回归算法包括:最小二乘法(Ordinary Least Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)

    基于实例的算法

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    基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型,这样的模型常常先选取一批样本数据,然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此,基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM)

    正则化方法

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    正则化方法是其他算法(通常是回归算法)的延伸,根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。常见的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及弹性网络(Elastic Net)。

    决策树学习

    这里写图片描述

    决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括:分类及回归树(Classification And Regression Tree, CART), ID3(Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林(Random Forest), 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM)

    贝叶斯方法

    这里写图片描述

    贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(Averaged One-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN)。

    基于核的算法

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    基于核的算法中最著名的莫过于支持向量机(SVM)了。 基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间, 在这些高阶向量空间里, 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。 常见的基于核的算法包括:支持向量机(Support Vector Machine, SVM), 径向基函数(Radial Basis Function ,RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等

    聚类算法

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    聚类,就像回归一样,有时候人们描述的是一类问题,有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构,以便按照最大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)。

    关联规则学习

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    关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则,来找出大量多元数据集中有用的关联规则。常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。

    人工神经网络

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    人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法。(其中深度学习就是其中的一类算法,我们会单独讨论),重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(Perceptron Neural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)

    深度学习

    这里写图片描述

    深度学习算法是对人工神经网络的发展。 在近期赢得了很多关注, 特别是百度也开始发力深度学习后, 更是在国内引起了很多关注。 在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷积网络(Convolutional Network), 堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders)。

    降低维度算法

    这里写图片描述

    像聚类算法一样,降低维度算法试图分析数据的内在结构,不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括:主成份分析(Principle Component Analysis, PCA),偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多维尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追踪(Projection Pursuit)等。

    集成算法:

    这里写图片描述
    集成算法用一些相对较弱的学习模型独立地就同样的样本进行训练,然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法的主要难点在于究竟集成哪些独立的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。这是一类非常强大的算法,同时也非常流行。常见的算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging), AdaBoost,堆叠泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM),随机森林(Random Forest)。

    结束

    在之后的时间里我会给大家一一介绍这些算法的具体实现.敬请大家期待,大家想一起跟我交流技术,可以关注我的个人公众号.
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  • 如果你在科技领域,你经常会听到人工智能机器学习,甚至是深度学习。怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词?他们都是一样的意思吗?然而更多时候,人们总是混淆的使用它们。 人工智能机器学习和深度学习都是...

    如果你在科技领域,你经常会听到人工智能,机器学习,甚至是深度学习。怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词?他们都是一样的意思吗?然而更多时候,人们总是混淆的使用它们。

    人工智能,机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。但是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。

    深度学习是机器学习的一个子集,机器学习是人工智能的一个子集

    这个领域的兴起应该归功于深度学习。人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题,比如从自动化的杂货店购买到自动驾驶汽车。

    人工智能:

    人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

    尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

    人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

    AI目标:

    为了进一步解释人工智能的目标,研究人员将其扩展到这六个主要目标。

    逻辑推理。使计算机能够完成人类能够完成的复杂心理任务。例如下棋和解代数问题。

    知识表达。使计算机能够描述对象,人员和语言。例如能使用面向对象的编程语言Smalltalk。

    规划和导航。使计算机从A点到B点。例如,第一台自动驾驶机器人建于20世纪60年代初。

    自然语言处理。使计算机能够理解和处理语言。例如把英语翻译成俄语,或者把俄语翻译成英语。

    感知。让电脑通过视觉,听觉,触觉和嗅觉与世界交流。

    紧急智能。也就是说,智能没有被明确地编程,而是从其他AI特征中明确体现。这个设想的目的是让机器展示情商,道德推理等等。

    AI领域

    即使有了这些主要目标,这也没有对具体的人工智能算法和技术进行分类。这些是人工智能中的六大主要算法和技术:

    机器学习是人工智能领域,使计算机不用明确编程就能学习。

    搜索和优化算法,如梯度下降迭代搜索局部最大值或最小值。

    约束满足是找到一组约束的解决方案的过程,这些约束施加变量必须满足的条件。

    逻辑推理。人工智能中逻辑推理的例子是模拟人类专家决策能力的专家计算机系统。

    概率推理是将概率论的能力去处理不确定性和演绎逻辑的能力来利用形式论证的结构结合起来。其结果是一个更丰富和更具表现力的形式主义与更广泛应用领域。

    控制理论是一种正式的方法来找到具有可证性的控制器。这通常涉及描述像机器人或飞机这样的物理系统的微分方程组。

    机器学习

    机器学习是人工智能的一个子集。那么什么是机器学习呢?

    机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

    它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

    机器学习如此重要的原因是什么?一个重大突破导致机器学习成为人工智能背后的动力–互联网的发明。互联网有大量的数字信息被生成存储和分析。机器学习算法在这些大数据方面是最有效的。

    神经网络⇱

    如果我们谈论机器学习时,值得一提的是机器学习算法:神经网络。

    神经网络是机器学习算法的关键部分。神经网络是教计算机以人类的方式思考和理解世界的关键。实质上,神经网络是模拟人类的大脑。这被抽象为由加权边缘(突触)连接的节点(神经元)的图形。有关神经网络的更多信息请查看神经网络概述。

    这个神经网络有一层,三个输入和一个输出。任何神经网络都可以有任何数量的层,输入或输出。

    深度学习

    机器学习算法一直是人工智能背后的推动力量。所有机器学习算法中最关键的是深度学习。

    深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

    这个神经网络有两层,三个输入和一个输出。任何神经网络都可以有任何数量的层,输入或输出。输入神经元和最后一层输出神经元之间的层是深层神经网络的隐藏层。

    深度学习最好的表现是深度神经网络(DNN)。深层神经网络只是一个超过两层或三层的神经网络。然而,深度神经网络并不是深度学习算法的唯一类型-但它是最流行的类型。另一个深度学习算法是深度信任网络(DBN)。深层信任网络在层与层之间不直接联系。这意味着DNN和DBN的拓扑在定义上是不同的。DBN中的无向层被称为RestrictedBoltzmannMachines。

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