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  • Unity人工智能学习,需要搭建一个机器学习的环境(Python环境和tensorboard),使用Anaconda便可快速搭建 机器学习前: 机器学习训练3万次后: 以下均为无人为操作 一:Anaconda安装 1.官网下载安装Anaconda:...

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    Unity人工智能学习,需要搭建一个机器学习的环境(Python环境和tensorboard)

    使用Anaconda便可快速搭建


    以下是汽车自动驾驶绕开障碍物的机器学习演示:

    机器学习前
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    机器学习训练5万次后: (以下是无人为干预操作)
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    训练次数越高,训练对象的结果就会越精准


    一:Anaconda安装

    1.官网下载安装Anaconda:https://www.anaconda.com/

    ⑴先打开官网,根据图片指示打开
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    ⑵在页面最下面,根据自己需求安装对应版本。(这里安装Windows版本64bit)
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    建议使用Anaconda3-2020.07以及之前的版本安装,后面会解说为什么。
    附上Anaconda历史版本库: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive
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    2.安装时根据提示,一步一步安装


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    ⑶尽量不要装在C盘上
    在这里插入图片描述]

    ⑷两个选项都勾选,第一个是添加环境变量配置,推荐勾选上就不用手动配置;第二个是Python的环境版本
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    3.安装完,Windows开始菜单里面会有相应的Anaconda文件夹,打开AnacondaNavigator程序图标
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述


    二:ML-Agents安装

    打开后,点击Environments,接下来进行环境的安装
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    起个名字,Python版本选3.8,再按Create创建出来
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    等待一会,即可完成了环境的创建
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    打开命令行AnacondaPrompt
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    首先需要激活刚刚创建的环境,目前是base环境
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    需要将它更改为创建的环境
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    在命令行中输入activate+“空格”+“环境名字”,回车键
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    切换成功后,输入pip install mlagents来安装mlagents
    (在此推荐使用国内镜像下载,可以加快下载速度,例如清华大学镜像)
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    只需要在后面加上“ -i ”+“镜像网站”即可
    输入pip install mlagents -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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    安装过程比较慢,耐心等待。可能会出现因网络问题而中断操作等问题,多尝试几遍

    安装完后,输入conda list
    检查一下是否有以下包:(如果没有,请看下一步骤)
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    如果情况不是这样,遇到报有关“2020”红色错误,是因为当前使用的Anaconda版本是2020.7之后的版本,会有缺失包的现象,在上面安装mlagents时,后面添加上“ --use-feature=2020-resolver”,再安装。
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    2021及之后的Anaconda版本我没有测试过,可能会存在着问题。所以个人推荐是用2020.07 Anaconda版本来安装。


    三:下载Unity机器学习代理到本地
    打开unity官方的机器学习案例网站,点击Download from Github
    https://unity.com/products/machine-learning-agents
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    在Github中下载该案例
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    下载到本地文件夹中解压,当作插件来使用,也可以看看官方的开发案例。


    四:导入ML-Agents机器学习工具包
    新建unity项目,在PackagesManager里面安装Barracuda包,这是Unity轻量跨平台神经网络推理库,个人用的是1.0.3版本
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    接下来,导入MLAgents包,方法有两个:

    方法一:(如果导入有问题,请移除该包,使用方法二)
    直接在PackagesManager里面导入ML Agents包
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    方法二:
    在下载的Unity机器学习代理案例包里面,根据下面路径找三个Editor,Plugins,Runtime文件夹,复制到项目Assets目录下
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    至此,关于Unity机器学习的所有开发环境已经搭建好了,可对项目进行开发了。

    展开全文
  • 文章目录内容介绍机器学习硬件设备安装机器学习依赖项机器学习编辑器 内容介绍 用于机器学习的开发环境可能与用于解决预测建模问题的机器学习方法一样重要。 收到很多小伙伴的私信问我:我的机器学习开发环境是什么...

    内容介绍

    用于机器学习的开发环境可能与用于解决预测建模问题的机器学习方法一样重要。

    收到很多小伙伴的私信问我:我的机器学习开发环境是什么?

    在这篇文章中,您将了解我为开发人员使用和推荐的用于应用机器学习的开发环境。

    看完这篇文章,你会知道:

    • 工作站和服务器硬件在机器学习中的作用之间的重要区别。
    • 如何确保以可重复的方式安装和更新您的机器学习依赖项。
    • 如何开发机器学习代码并以不会引入新问题的安全方式运行它。
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    机器学习硬件设备

    无论您是学习机器学习还是开发大型操作模型,您的工作站硬件都没有那么重要。

    原因是我不建议您在工作站上安装大型模型。

    机器学习开发涉及许多小测试,以找出问题的初步答案,例如:

    • 使用什么数据。
    • 如何准备数据。
    • 使用什么型号。
    • 使用什么配置。

    最终,您在工作站上的目标是找出要运行的实验。我称之为初步实验。对于您的初步实验,使用较少的数据:适合您的硬件能力的小样本。

    更大的实验需要几分钟、几小时甚至几天才能完成。它们应该在您的工作站以外的大型硬件上运行。

    这可能是服务器环境,如果您使用的是深度学习方法,则可能是 GPU 硬件。该硬件可能由您的雇主提供,或者您可以在云中以低廉的价格租用它,例如 AWS、阿里云、腾讯云、华为云等等。

    确实,您的工作站 (CPU) 越快,工作站的容量 (RAM) 越多,您可以运行的初步小实验就越多或越大,您从大型实验中获得的收益就越多。因此,请尽可能使用最好的硬件,但总的来说,请使用现有的硬件。

    我自己喜欢带有大量 RAM 和大量内核的大型 Linux 机器,用于认真的研发。对于日常工作,我喜欢 iMac,同样拥有尽可能多的内核和 RAM。

    总之:

    • 工作站:使用您的数据的小样本并找出要运行的大型实验。
    • 服务器:运行需要数小时或数天的大型实验,并帮助您确定在操作中使用的模型。

    安装机器学习依赖项

    您必须安装用于机器学习开发的库依赖项。

    这主要是您正在使用的库。

    在 Python 中,这可能是 Pandas、scikit-learn、Keras 等。在 R 中,这是所有的包,也许是插入符号。

    不仅仅是安装依赖项,您还应该有一个可重复的过程,以便您可以在几秒钟内再次设置开发环境,例如在新工作站和新服务器上。

    我建议使用包管理器和脚本(例如 shell 脚本)来安装所有内容。

    如果是在 iMac 上,我使用 macports 来管理已安装的软件包。我认为有两个脚本:一个用于在新 mac 上安装我需要的所有软件包(例如升级工作站或笔记本电脑后),另一个脚本专门用于更新已安装的软件包。

    库总是通过错误修复进行更新,因此更新专门安装的库(及其依赖项)的第二个脚本是关键。

    这些是我可以随时运行的 shell 脚本,并且我会在需要安装新库时不断更新。

    总之:

    • 安装脚本:维护一个脚本,您可以使用该脚本重新安装开发环境所需的一切。
    • 更新脚本:维护一个脚本来更新机器学习开发的所有关键依赖项并定期运行它。

    机器学习编辑器

    我推荐一个非常简单的编辑环境。

    机器学习开发的艰苦工作不是编写代码;相反,它正在处理已经提到的未知数。未知数,例如:

    • 使用什么数据。
    • 如何准备数据。
    • 使用什么算法。
    • 使用什么配置。

    编写代码是容易的部分,尤其是因为您很可能使用现代机器学习库中的现有算法实现。

    因此,您不需要花哨的 IDE;它不会帮助您获得这些问题的答案。

    相反,我建议使用一个非常简单的文本编辑器,它提供基本的代码突出显示。

    就个人而言,我使用并推荐 Sublime TextPycharm,其实其他任何类似的文本编辑器也能正常工作。
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    一些开发人员喜欢使用笔记本,例如 Jupyter Notebook。我不使用或推荐它们,因为我发现这些环境对开发具有挑战性;它们可以隐藏错误并为开发引入依赖性。

    为了学习机器学习和机器学习开发,我建议编写可以直接从命令行或 shell 脚本运行的脚本或代码。

    例如,R 脚本和 Python 脚本可以使用各自的解释器直接运行。
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    在 Linux 服务器上运行深度学习实验也类似,直接使用命令行的模式执行即可,例如:

    # run experiments
    python -u myscript1.py >myscript1.py.log 2>&1
    python -u myscript2.py >myscript2.py.log 2>&1
    python -u myscript3.py >myscript3.py.log 2>&1
    python -u myscript4.py >myscript4.py.log 2>&1
    python -u myscript5.py >myscript5.py.log 2>&1
    

    一旦您有了最终的模型(或一组预测),您就可以使用项目的标准开发工具将其集成到您的应用程序中。

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  • 导读:机器学习人工智能的核心,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。 为了方便大家学习交流,我建了一个扣裙:966367816(学习交流、大牛答疑、大厂...

    导读:机器学习人工智能的核心,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。


    点击即可阅读:人工智能常用的十大算法    人工智能数学基础(二)

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    定义

    机器学习(Machine Learning, 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。

    研究意义

    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。  ” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

    机器的能力是否能超过人的,很多持否定意见的人的一个主要论据是:机器是人造的,其性能和动作完全是由设计者规定的,因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的,可是对具备学习能力的机器就值得考虑了,因为这种机器的能力在应用中不断地提高,过一段时间之后,设计者本人也不知它的能力到了何种水平。

    分类

    基于学习策略

    学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境(如书本或教师)提供信息,学习部分则实现信息转换,用能够理解的形式记忆下来,并从中获取有用的信息。 

    1)机械学习(Rote learning)

    学习者无需任何推理或其它的知识转换,直接吸取环境所提供的信息。这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习,学习者不作任何工作,或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习,对输入信息不作任何的推理。

    2)示教学习(Learning from instruction或Learning by being told)

    学生从环境(教师或其它信息源如教科书等)获取信息,把知识转换成内部可使用的表示形式,并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。所以要求学生有一定程度的推理能力,但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识,以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似,学习的任务就是建立一个系统,使它能接受教导和建议,并有效地存贮和应用学到的知识。不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。

    3)演绎学习(Learning by deduction)

    学生所用的推理形式为演绎推理。推理从公理出发,经过逻辑变换推导出结论。这种推理是"保真"变换和特化(specialization)的过程,使学生在推理过程中可以获取有用的知识。这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习、知识编辑和组块(Chunking)技术。演绎推理的逆过程是归纳推理。

    4)类比学习(Learning by analogy)

    利用二个不同领域(源域、目标域)中的知识相似性,可以通过类比,从源域的知识(包括相似的特征和其它性质)推导出目标域的相应知识,从而实现学习。类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系统转变为适应于新的领域,来完成原先没有设计的相类似的功能。

    类比学习需要比上述三种学习方式更多的推理。它一般要求先从知识源(源域)中检索出可用的知识,再将其转换成新的形式,用到新的状况(目标域)中去。类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用,许多科学发现就是通过类比得到的。

    5)基于解释的学习(Explanation-based learning, EBL)

    学生根据教师提供的目标概念、该概念的一个例子、领域理论及可操作准则,首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念,然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能。

    6)归纳学习(Learning from induction)

    归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例,让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习,因为环境并不提供一般性概念描述(如公理)。从某种程度上说,归纳学习的推理量也比类比学习大,因为没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用。归纳学习是最基本的,发展也较为成熟的学习方法,在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。

    基于获取知识的表示

    1)代数表达式参数

    学习的目标是调节一个固定函数形式的代数表达式参数或系数来达到一个理想的性能。

    2)决策树

    用决策树来划分物体的类属,树中每一内部节点对应一个物体属性,而每一边对应于这些属性的可选值,树的叶节点则对应于物体的每个基本分类。

    3)形式文法

    在识别一个特定语言的学习中,通过对该语言的一系列表达式进行归纳,形成该语言的形式文法。

    4)产生式规则

    产生式规则表示为条件—动作对,已被极为广泛地使用。学习系统中的学习行为主要是:生成、泛化、特化(Specialization)或合成产生式规则。

    5)形式逻辑表达式

    形式逻辑表达式的基本成分是命题、谓词、变量、约束变量范围的语句,及嵌入的逻辑表达式。

    6)图和网络

    有的系统采用图匹配和图转换方案来有效地比较和索引知识。

    7)框架和模式(schema)

    每个框架包含一组槽,用于描述事物(概念和个体)的各个方面。

    8)计算机程序和其它的过程编码

    获取这种形式的知识,目的在于取得一种能实现特定过程的能力,而不是为了推断该过程的内部结构。

    9)神经网络

    这主要用在联接学习中。学习所获取的知识,最后归纳为一个神经网络。

    基于应用领域

    最主要的应用领域有:专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。

    从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看,大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴:分类和问题求解。

    (1)分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式(该模式的描述)作分析,以确定输入模式的类属。相应的学习目标就是学习用于分类的准则(如分类规则)。

    (2)问题求解任务要求对于给定的目标状态,寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列;机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识(如搜索控制知识,启发式知识等)。

    综合分类

    综合考虑各种学习方法出现的历史渊源、知识表示、推理策略、结果评估的相似性、研究人员交流的相对集中性以及应用领域等诸因素。将机器学习方法区分为以下六类:

    1)经验性归纳学习(empirical inductive learning)

    经验性归纳学习采用一些数据密集的经验方法对例子进行归纳学习。其例子和学习结果一般都采用属性、谓词、关系等符号表示。它相当于基于学习策略分类中的归纳学习,但扣除联接学习、遗传算法、加强学习的部分。

    2)分析学习(analytic learning)

    分析学习方法是从一个或少数几个实例出发,运用领域知识进行分析。其主要特征为:使用过去的问题求解经验(实例)指导新的问题求解,或产生能更有效地运用领域知识的搜索控制规则。

    分析学习的目标是改善系统的性能,而不是新的概念描述。分析学习包括应用解释学习、演绎学习、多级结构组块以及宏操作学习等技术。

    3)类比学习

    它相当于基于学习策略分类中的类比学习。在这一类型的学习中比较引人注目的研究是通过与过去经历的具体事例作类比来学习,称为基于范例的学习(case_based learning),或简称范例学习。

    4)遗传算法

    遗传算法模拟生物繁殖的突变、交换和达尔文的自然选择(在每一生态环境中适者生存)。它把问题可能的解编码为一个向量,称为个体,向量的每一个元素称为基因,并利用目标函数(相应于自然选择标准)对群体(个体的集合)中的每一个个体进行评价,根据评价值(适应度)对个体进行选择、交换、变异等遗传操作,从而得到新的群体。遗传算法适用于非常复杂和困难的环境,比如,带有大量噪声和无关数据、事物不断更新、问题目标不能明显和精确地定义,以及通过很长的执行过程才能确定当前行为的价值等。

    5)联接学习

    典型的联接模型实现为人工神经网络,其由称为神经元的一些简单计算单元以及单元间的加权联接组成。
    6)增强学习

    增强学习的特点是通过与环境的试探性(trial and error)交互来确定和优化动作的选择,以实现所谓的序列决策任务。在这种任务中,学习机制通过选择并执行动作,导致系统状态的变化,并有可能得到某种强化信号(立即回报),从而实现与环境的交互。强化信号就是对系统行为的一种标量化的奖惩。系统学习的目标是寻找一个合适的动作选择策略,即在任一给定的状态下选择哪种动作的方法,使产生的动作序列可获得某种最优的结果(如累计立即回报最大)。

    学习形式分类

    1)监督学习(supervised learning)

    即在机械学习过程中提供对错指示。一般实在是数据组中包含最终结果(0,1)。通过算法让机器自我减少误差。这一类学习主要应用于分类和预测(regression & classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数,当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出,也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。

    2)非监督学习(unsupervised learning)

    非监督学习又称归纳性学习(clustering)利用K均值聚类(Kmeans),建立中心(centriole),通过循环和递减运算(iteration&descent)来减小误差,达到分类的目的。

    应用

    机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行:

    (1)面向任务的研究:研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。

    (2)认知模型:研究人类学习过程并进行计算机模拟。

    (3)理论分析:从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法

    机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展,必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。

    机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特侦识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。


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  • 当下时代,无论你是否专业于CS,想必都应当听过大数据、人工智能机器学习、神经网络与深度学习这几个热词。他们区别明显却又联系紧密,有些互有交集,有些又是另一部分的子集。基于上述原因,现作文一篇以剖析五者...

    1 引言

            当下时代,无论你是否专业于CS,想必都应当听过大数据、人工智能、机器学习、神经网络与深度学习这几个热词。他们区别明显却又联系紧密,有些互有交集,有些又是另一部分的子集。基于上述原因,现作文一篇以剖析五者之区别与联系,以免在学习过程中一头雾水。

            需要注意的是本文不会着重介绍五者具体内涵,点到即止。若有兴趣者自行寻找相关专著观阅即可。

    2 概念

    2.1 人工智能

            人工智能可以简单地定义为一个可以与其环境交互的系统。比如智能语音助手(Siri、小爱同学)、围棋圣手AlphaGo、自动驾驶交通工具、生物特征识别等等。

    2.2 大数据

            大数据,顾名思义就可知它指的是一个具有庞大数据的集合。大数据可以来源于摄像头、传感器、手机APP等等。

    2.3 机器学习

            机器学习是一种数据处理手段。尤其是一种适用于处理大量数据的手段。机器学习算法可分为两类:经典机器学习算法与其他(这里不会按照监督学习、无监督学习和强化学习进行分类,因为各个机器学习算法发展至今已经不是纯粹的监督或者无监督学习了)。经典机器学习算法包括线性回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、k 均值聚类算法以及交叉熵方法等;其他包括神经网络与深度学习两种。

    2.4 神经网络

            神经网络是一种模仿动物神经网络的行为特征,进行分布式并行信息处理的机器学习算法。从下图可以看出,神经网络分为三层——输入层、输出层以及隐藏层。按照隐藏层的不同,一般将神经网络分为单隐藏层神经网络和多隐藏层神经网络。如不特别指明,神经网络均指的是单隐藏层神经网络。

      

    2.5 深度学习

            深度学习也是一种机器学习算法,而且是一种特殊的神经网络算法——多隐藏层神经网络算法。所谓的“深度”二字也是因为该算法含有多隐藏层神经网络。与深度学习对应,神经网络(或者单隐藏层神经网络)也被叫做浅层学习。

    3 区别

    3.1 人工智能、大数据与机器学习

            人工智能作为一个能够和外界交互的机器(这里的机器是广义的,甚至可以不具备实体,比如Siri),它依靠机器学习的手段来处理从外界获取的大量数据(即大数据),而这些大数据正是依靠传感器这个媒介获取的。换句话说,人工智能是使用机器学习的目的,机器学习是实现人工智能的其中一个手段,而应用机器学习这个手段就是为了处理从传感器获取到的外界大数据。

           注意 “机器学习是实现人工智能的其中一个手段”的含义不是说能够实现人工智能的方法不止机器学习,而是说人工智能不可能仅仅只依靠机器学习来实现,还需要其他大量专业知识,比如哲学、心理学、生物学、神经科学、认知科学、信息学、逻辑学、物理学和化学和数学等等学科。只不过现在的人工智能尚处于起步阶段,容易让人产生只需要深度学习就能实现的错觉。

    3.2 神经网络、深度学习与机器学习

            如果说机器学习是实现人工智能的一个手段的话,那么神经网络(或者说单隐藏层神经网络)与深度学习就是实现机器学习这个手段的两种技术。需要指出的是,神经网络(或者说单隐藏层神经网络)与深度学习并不是完全独立的两种实现机器学习的技术,深度学习是在单隐藏层神经网络技术的基础上演变为而来的多隐藏层神经网络技术。

            既然说“神经网络(或者说单隐藏层神经网络)与深度学习就是实现机器学习这个手段的两种技术”,那么显然,除了这两种技术外,还有线性回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、k 均值聚类算法以及交叉熵方法等也是实现机器学习的技术。只不过目前神经网络与深度学习比较热门,非专业人士或许不太了解其他的一些机器学习实现技术。

    4 总结

            下面用一张图来说明大数据、人工智能、机器学习、神经网络、深度学习这五者之间的区别与联系:

    展开全文
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  • 人工智能-10种机器学习常见算法

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  • 人工智能机器学习

    2021-11-30 18:12:50
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空空如也

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