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  • 人工智能算法合集,用python3实现,运行在notebook上,注解详细,包括聚类、神经网络等算法
  • 本文档为阿里2018年算法笔试题,为截图格式。有需要的可以参考下
  • 使用python实现了各种机器学习的算法,也有通过tensorflow实现CNN
  • 人工智能AI),算法测试的介绍,人工智能系统测试简介,人工智能系统的特性和验收标准,人工智能系统的黑盒测试,人工智能系统的白盒测试。
  • 2019年度人工智能算法文章合集.pdf
  • 人工智能算法金融应用评价规范.pdf
  • 央行发布行业标准《人工智能算法金融应用评价规范》.docx
  • 基于人工智能算法的风险资产模型分析,边宁,蔡凯达,本文旨在用智能算法解决风险资产投资的最优资产组合问题。文章利用实际数据,分别构建了基于不同的风险度量和约束条件的最优资产
  • 如何成为一名AI人工智能算法工程师?

    万次阅读 多人点赞 2019-06-30 12:25:21
    经常有朋友私信问,如何学python呀,如何敲代码呀,如何进入AI行业呀? ...正好回头看看自己这一年走过的路,进行一次经验总结。...人工智能/机器学习/深度学习 自学如何寻找学习资料 如何选择编...

    https://www.toutiao.com/a6707050434688713227/

     

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    经常有朋友私信问,如何学python呀,如何敲代码呀,如何进入AI行业呀?

    正好回头看看自己这一年走过的路,进行一次经验总结。

    来看看你距离成为一名AI工程师还有多远吧~

    ⭐具体内容:

    我是因为什么开始接触敲代码

    人工智能/机器学习/深度学习

    自学如何寻找学习资料

    如何选择编程语言/框架

    校招/社招/实习/面试经验

    一碗鸡汤

    ⭐声明:

    本篇内容均属于个人观点,建议采纳对自己有用的经验,如有疏漏,欢迎指正,共同进步!

    2017年5月开始第一份实习 / 2017年7月开始学敲代码 / 2017年11月硕士毕业

    擅长的编程语言:R / Python

    不花钱报班,全靠自学,最初是因为穷,后来发现“开源”的世界真是太美好了!

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    我是因为什么开始接触敲代码?

    我的第一个模型是什么

    由于本科是数学,研究生是量化分析,第一份实习是一家金融科技公司,开始接触所谓的“Fintech”

    第一个任务就是做客户的信用评分卡模型,目的给每个用户打一个信用分数,类似支付宝的芝麻信用分。这是银行标配的一个模型,最常见最传统的算法用的就是逻辑回归

    在课堂上使用的工具是SAS,SPSS,属于有操作界面的,菜单非常齐全,只需要鼠标点一点就能建模,很好上手。但是SAS这些要付钱的,年费还是相当的贵,所以深圳大部分公司进行数据分析和建模工作都选择开源免费的R语言或者Python。这就体现了掌握一门编程语言的重要性。

    虽然说是建模任务,但是前三个月跟建模基本都扯不上边。都在做数据清洗,表格整理(摊手),都在library各种包,用的最多的可能是data.table和dplyr。没办法,很多模型都有包可以直接调用,是最简单的环节了。其实一开始,我一直在犯很低级的错误,各种报错,没有library啦,标点符号没打对啦,各种很low的错误犯了一次又一次,而且连报错的内容都不会看,不知道怎么去改正。如果你也像我一样,真的请不要灰心,我就是这样走过来的。对着错误一个个去解决就好了~

    当时什么都不知道的时候,觉得真难呀,每个环节都有那么多细节要照顾,要学的那么多,做完一个还有一个,还要理解业务含义。但是当完整的做一遍之后再回头,就会觉得,其实,也没那么难嘛~

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    敲代码容易吗?

    因为我不是计算机专业的,所以基本上属于没怎么敲过代码的那种。

    后来发现程序员也有好多种类的,前端后端等,因此敲的代码种类也很多,才会有几十种的编程语言,下图是一些这几年的主流语言。

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    实习时我一直被队友嫌弃很蠢,而且一开始敲的东西怎么也运行不通,运行出来的都是鬼结果。有n次想放弃的念头,“我干嘛一定要敲这玩意儿?”,但也有n+1次想坚持的理由,因为我真的喜欢我正在做的事。为什么用“坚持”,因为真的不容易。不难,但真的需要有耐心。

    一开始我的状态就是一行行代码的运行,一个个命令的熟悉,反复看,反复运行。

    • 从敲出第一行代码到敲出第一个完整的模型花了3个月
    • 学习XGBoost,光是理论学了3个月,因为前期铺垫要学的还有adaboost/gbdt和各种机器学习的知识模块
    • 从R切换到python花了1个月
    • 从机器学习(Machine Learning)切换到自动机器学习(Auto Machine Learning)花了2个月
    • 从NLP零基础到搭建一个智能问答机器人花了1个月

    从一年前的“什么是过拟合,什么是交叉检验,损失函数有哪些”到后来参加全球人工智能峰会时都能听懂的七七八八,会觉得,努力没有白费呀!

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    可以看出,经过前面的积累,后面会学的越来越快。

    慢慢的就从一开始的那种“唉,怎么又报错啊,好挫败”的心态变成现在的“啊?没error?感觉不对啊,再查验一遍吧”这种抖M倾向的人。代码虐我千百遍,我已经被磨的没有了脾气。

    已经有几个朋友说想转行了,我何曾没想过,只是不知不觉中坚持了下来而已。因为热爱,越虐越停不下来

    小结

    设定一个非常清晰的目标

    为什么第一个写:“我是因为什么开始敲代码的”,因为动机真的非常重要!

    所以,很多人在问我“如何学python?”这种问题时,我的第一回答都是“你学python用来干嘛?”

    在学校也敲打过python,做个爬虫demo什么的,因为目的性不强没多久就放一边了。清晰的目标就比如说你要做NLP,你要知道NLP的应用有智能问答,机器翻译,搜索引擎等等。然后如果你要做智能问答你要知道现在最发达的技术是深度学习,使用的算法有RNN/LSTM/Seq2Seq/等等一系列。而我的清晰目标是在实习的时候给我的任务。当任务很明确的时候,所需要的语言就明确了,所要学习的算法也就明确了,很多东西就顺理成章了不用一头乱撞了。

    从金融到科技

    AI的应用范围很广,每一个研究方向都是无穷尽的。由于金融公司很少与图像处理,NLP等技术会有交集,而我强大的好奇心让我决定去纯粹的科技公司一探究竟。目前已投身于智能家居,目标是Javis

    人工智能/机器学习/深度学习

    我经常在公交的广告牌上看见这些词,好像哪家公司没有这个技术就落后了似的。更多的还有强化学习,迁移学习,增量学习等各种学习。

    这些词儿之间到底什么关系

    机器学习是人工智能的一种,深度学习是机器学习的一种。学AI先学机器学习

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    计算机的“算法” 与 数学的“算法” 的区别

    理论知识对于AI算法工程师极其重要。敲代码只是思路的一个实现过程。这里的“算法”和计算机CS的“算法”还不太一样,AI算法是偏数学推导的,所以数学底子还是需要点的,学的越深,要求越高。面试的时候,很少让手写代码,90%都是在问模型抠算法细节。

    在学校我是一个不爱记笔记的人,甚至是一个不爱上课的人。但是自从入了机器学习的坑后,笔记写的飞起~

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    机器学习的框架

    按照数据集有没有Y值可以将机器学习分为监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是分类算法,无监督学习是聚类算法。

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    机器学习的通用流程和相关技术如下图:

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    ML这棵树还可以有更多的分支。先有个整体感受,再一个一个的解决掉。这里的知识点也是面试最爱问的几个,是重点呀!面试过的同学应该都不陌生了。

    机器学习如何入门

    机器学习之大,初学者都无从下手。说白了,机器学习就是各种模型做预测,那么就需要有数据,要想有好的效果,就要把原始的脏数据洗干净了才能用。数据内隐藏的信息有时候是肉眼不可见的,那么就需要一些相关技巧来把有用信息挖出来。所有绞尽脑汁使用的技巧,都是为了能预测的更准确。但是谁也没办法做到百分百的命中。

    这里简单介绍下机器学习的三大块:传统的机器学习ML、图像处理CV、自然语言处理NLP

    再推荐一个入门神器:

    Kaggle(www.kaggle.com)

    这是一个世界级的最权威的机器学习比赛,已被谷歌收购。上面的赛题不仅很有代表性,还有很多免费的优秀的数据集供你使用,要知道收集数据是机器学习的第一大难题,它就帮你解决了。入门不用立马参加比赛,把数据下载下来,尽情折腾就好了,要是没有思路,去网上搜别人的解题笔记和代码借鉴一下也很美好~因为这是大家都争相打榜的比赛,所以你并不孤单。

    ML入门该参加的赛题(Titanic)

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    图像入门该参加的赛题(数字识别)

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    NLP入门该参加的赛题(情感分析、quora问句语义匹配)

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    等做完第一个titanic的比赛应该就有点感觉了。上面4个比赛我都做过,觉得很经典,很适合入门。

    深度学习的入门算法有哪些

    如今的样本输入可以是文字,可以是图像,可以是数字。

    深度学习是跟着图像处理火起来的。甚至现在这个概念都火过了“机器学习”。

    深度学习的算法主要都是神经网络系列。入门推荐CNN(卷积神经网络)的一系列:

    LeNet5

    AlexNet

    VGG

    GoogleNet

    ResNet

    自学如何寻找学习资料?

    开源的世界,美好的世界❤

    “开源”,我的爱!代码届里开源的中心思想就是,share and free

    对于机器学习,网上的社区氛围特别好,分享的很多很全面,而且MLer都非常乐于助人。

    介绍几个我经常逛的社区,论坛,和网页:

    kaggle (www.kaggle.com)

    全球最权威的机器学习比赛,已被谷歌收购。赛题覆盖传统机器学习、nlp、图像处理等,而且都是很实际的问题,来自各行各业。kaggle是数一数二完善的ML社区了,赛题开放的数据集就很有用,非常适合新手练手。对优秀的kaggler也提供工作机会。

    github(www.github.com)

    全球最大同性交友网站,适合搜项目,开源大社区,大家一起看星星,看issue~

    StackOverFlow(www.stackoverflow.com)

    代码报错找它,代码不会敲找它!所有与代码相关的坑,基本都有人踩过啦

    csdn(www.csdn.net)

    最接地气的博客聚集地,最常看的网页之一,一般用来搜索细节知识点或者代码报错时

    sklearn(scikit-learn.org/stable)

    专业做机器学习100年!各算法各技巧的例子code应有尽有

    medium(medium.com)

    创办人是Twitter的创始人,推崇优质内容,国内很多AI公众大号的搬运都来自于这里,medium里每个作者都有自己独特的见解,值得学习和开拓眼界,需要科学上网

    towards data science(towardsdatascience.com)

    与medium很像,需要科学上网

    google AI blog(ai.googleblog.com)

    谷歌的AI团队维护的博客,每天至少更新一篇技术博客。刚在上海开的谷歌开发者大会宣布将会免费开放机器学习课程,值得关注一下,毕竟是AI巨头

    各种大神的技术博客/个人网站

    有很多的网站,会不定期的更新在我的个人博客里

    有口碑的AI公开课平台

    首先说明我没有上课,也没有报班,属于个人学习习惯问题。但考虑到学习差异性,所以还是总结了口碑排名靠前的课程系列。前提,需要有一定数学基础,没有的可以顺便补一补。

    coursera(www.coursera.org/browse)

    吴恩达(Andrew Ng)机器学习

    deeplearning.ai(www.deeplearning.ai)

    fast.ai(www.fast.ai)

    专注于深度学习。Fast.ai的创始人就蛮有意思的,是横扫kaggle图像处理的高手,不摆架子,也不故弄玄虚。中心思想就是深度学习很简单,不要怕。fast.ai有博客和社区。Jeremy和Rachel鼓励撰写博客,构建项目,在会议中进行讨论等活动,以实力来代替传统证书的证明作用。

    udacity(in.udacity.com)

    有中文版,课程覆盖编程基础,机器学习,深度学习等。

    网易云课堂

    碎片时间

    科技圈也是有潮流要赶的,等你入坑就知道。

    追最新的论文,最新的算法,最新的比赛,以及AI圈的网红是哪些~有条件的开个twitter,平时娱乐看看机器学习板块还是蛮有意思的,有很多自嘲的漫画~

    推荐几个我超爱看的AI主题美剧

    硅谷(强推!简直是我日常生活,太有共鸣了~下饭剧)

    西部世界(看的时候不要学我一直在思考如何实现这个那个技术)

    实用的小技巧

    浏览器首推 chrome

    当阅读英文网页呼吸困难时,右击选择“翻成中文(简体)”

    考过雅思和GMAT,曾经我也是一个热爱英文的孩子,如今跪倒在海量技术文档和文献里苟活

    搜索问题一定用google,如果没解决是你的问题不是google的锅

    baidu???ummm......别为难我......很少用

    学会提问很重要,搜索格式推荐

    语言+问题,例如:python how to convert a list to a dataframe

    直接复制错误信息,例如:ValueError: No variables to save...

    请把所有的问题往上抛,网上查比问人快!总是问别人会引起关系破裂的~

    学会顺藤摸瓜

    当你读到一个非常不错的技术文档时,看完别急着关掉。这可能是一个个人网站,去观察菜单栏里有没有【About】选项。或者这也可能是一个优秀的社区,看看有没有【Home】选项,去看看po的其它的文章。

    很多优秀网站都是英文,科学上网必不可少

    学习费用不来自课程,可能来自于硬件要求,学生党要利用好学校资源

    小结

    虽然说了那么多,但还是要说请放弃海量资料!用多少,找多少就好了!(别把这句话当耳旁风

    资料不在量多而在于内容是有质量保证的。很多课程或者公众号只管塞知识,你有疑问它也解答不了的时候,这样出来的效果不好,就像一个模型只管训练,却不验证,就是耍流氓

    如何选择编程语言/框架

    首选英语!!!(咳咳,我认真的)

    说到底,语言只是工具,不去盲目的追求任何一种技术。根据任务来选择语言,不一样的程序员选择不一样的编程语言。很多人最后不是把重点放在能力而是炫工具,那就有点走偏了。

    据观察,在机器学习组里R和Python是使用率最高的两门语言,一般你哪个用的顺就用哪个,只要能达到效果就行,除非强制规定。

    我使用之后的感受是,人生苦短,我用python

    用python建个模型到底多难?

    算法任务大致分为两种,一种是普通算法工程师做的“调包、调参”,另一种是高级算法工程师做的,可以自己创建一个算法或者能灵活修改别人的算法。

    先说说建个模到底有多简单吧。

    有优秀的算法封装框架

    tensorflow / caffe / keras /...

    Auto ML 是不可阻挡的一个方向

    Auto ML(auto machine learning),自动机器学习。就是你只管丢进去数据,坐等跑出结果来就行了。前一阵子谷歌的CloudML炒的很火,愿景是让每个人都能建模,但毕竟这种服务是要钱的。所以我研究了下开源的auto sklearn框架的代码,发现了什么呢?建模到底有多简单呢?就,简单到4行代码就可能打败10年工作经验的建模师。

    再说回来,如果你自己根本不知道自己在做什么,只能跑出来一个你不能负责的结果,就是很糟糕的,那还不是一个合格的算法工程师。你的模型必须像你亲生的那样。但是,只要你想,绝对能做到的!

    学习python电脑上要装哪些东西

    Anaconda

    对,就是这么简单粗暴,装这个就ok了

    学python的应该都会面临到底是python2还是python3的抉择吧。语言版本和环境真的很让人头疼,但是Anaconda惊艳到我了,就是可以自定义python环境,你可以左手py2右手py3

    推荐几个python的IDE

    Spyder

    Anaconda自带的ide。界面排版与Rstudio和Matlab很相似。输入什么就输出什么结果,适合分析工作,我写小功能的时候很喜欢用。

    Jupyter Notebook

    Anaconda自带的ide,属于web界面的。当你程序跑在虚拟机,想调代码的时候适合用。

    PyCharm

    对于写项目的,或者代码走读的比较友好。当你需要写好多python文件互相import时,特别好用。

    我的笔记本配置

    (不考虑经济约束的请忽略这条)

    牌子+型号:ThinkPad X1 Carbon

    推荐配置:i7+16G内存+256G(或更多)硬盘

    系统推荐:Linux,因为开源,有空可以玩玩

    校招/社招/实习/面试经验

    如何安排校招

    大厂的开放时间会比较早,密切关注网申时间节点:

    2019届的秋招:2019年7月 - 2019年11月

    2020届的春招:2020年2月 - 2020年4月

    2020届的暑期实习:2020年3月 - 2020年5月

    2020届的秋招:2020年7月 - 2020年11月

    (以此类推)

    手撕代码能力

    建议提早半年开始准备。我的代码也是从实习开始敲起,敲了半年才觉得下手如有神哈哈。不要做没实际意义的课后题,也不要照着书本例题敲,敲完你就忘了,书本这些都是已经排除万难的东西,得不到什么成长。

    入门修炼:全国大学生数学建模竞赛、全美大学生数学建模竞赛、kaggle、天池…

    项目经历/实习经历

    如果明确自己的职业方向为人工智能/数据挖掘类的,请不要浪费时间去申请其他与技术无关的实习。端茶送水,外卖跑腿,打印纸并不能帮你。当时由于身边同学都断断续续出去实习,面前有一份大厂行政的实习,我…竟然犹豫了一下,好在也还是拒绝了。

    尽量选择大厂的技术实习,毕竟以后想进去会更难。但是不要因为一个月拿3000块就只干3000块的活。把整个项目跟下来,了解框架的架构,优化的方向,多去尝试,就算加班(加班在深圳很正常)也是你赚到,思考如何简化重复性工作,去尝试了解自己部门和其他部门的工作内容与方向,了解的越多你对自己想做的事情了解的也越多。我实习做的评分卡模型,除了传统逻辑回归,也尝试新的XGB等等,而且虽然别人也在做,但是私下自己会把整个模型写一遍,包含数据清洗和模型调优等,这样对业务的了解也更透彻,面试起来所有的细节都是亲手做过的,也就比较顺了。

    如果没有实习在手,世界给我们数据挖掘选手的大门还是敞开着的。kaggle上有专门给数据挖掘入门者的练习场。相关的比赛还有很多,包括腾讯、阿里等大厂也时不时会发布算法大赛,目测这样的算法大赛只会越来越多,你坚持做完一个项目,你在平台上还可以得到相关名次,名次越靠前越有利哈哈哈这是废话。

    BAT常见的面试题(不分先后)

    自我介绍/项目介绍

    类别不均衡如何处理

    数据标准化有哪些方法/正则化如何实现/onehot原理

    为什么XGB比GBDT好

    数据清洗的方法有哪些/数据清洗步骤

    缺失值填充方式有哪些

    变量筛选有哪些方法

    信息增益的计算公式

    样本量很少情况下如何建模

    交叉检验的实现

    决策树如何剪枝

    WOE/IV值计算公式

    分箱有哪些方法/分箱原理是什么

    手推SVM:目标函数,计算逻辑,公式都写出来,平面与非平面

    核函数有哪些

    XGB原理介绍/参数介绍/决策树原理介绍/决策树的优点

    Linux/C/Java熟悉程度

    过拟合如何解决

    平时通过什么渠道学习机器学习(好问题值得好好准备)

    决策树先剪枝还是后剪枝好

    损失函数有哪些

    偏向做数据挖掘还是算法研究(好问题)

    bagging与boosting的区别

    模型评估指标有哪些

    解释模型复杂度/模型复杂度与什么有关

    说出一个聚类算法

    ROC计算逻辑

    如何判断一个模型中的变量太多

    决策树与其他模型的损失函数、复杂度的比较

    决策树能否有非数值型变量

    决策树与神经网络的区别与优缺点对比

    数据结构有哪些

    model ensembling的方法有哪些

    小结

    问题是散的,知识是有关联的,学习的时候要从大框架学到小细节。

    没事多逛逛招聘网站看看招聘需求,了解市场的需求到底是什么样的。时代变化很快,捕捉信息的能力要锻炼出来。你可以关注的点有:职业名/职业方向/需要会什么编程语言/需要会什么算法/薪资/...

    每个面试的结尾,面试官会问你有没有什么想问的,请注意这个问题也很关键。

    比如:这个小组目前在做什么项目/实现项目主要用什么语言和算法/…

    尽量不要问加不加班,有没有加班费之类的,别问我为什么这么说(摊手)

    在面试中遇到不理解的,比如C++语法不懂,可以问这个C++具体在项目中实现什么功能。如果你提出好问题,能再次引起面试官对你的兴趣,那就能增加面试成功率。

    应届生就好好准备校招,别懒,别怕输,别怕被拒,从哪里跌倒从哪里起来。社招不是你能招呼的,会更挫败,因为你什么也没做过。

    虽然是做技术的,但是日常social一下还是收益很大的。实习的时候,也要与周围同事和平相处,尤其是老大哥们,也许哪天他就帮你内推大厂去了。内推你能知道意想不到的信息,面试官,岗位需求,最近在做什么项目之类的。

    挑选给你机会的公司,不要浪费自己的时间。不要每家都去,去之前了解这家公司与你的匹配度

    尤其社招,你一改动简历就很多人给你打电话,你要有策略的去进行面试,把握总结每个机会。像我就是东一榔头西一榔头的,好多都是止步于第一面,就没回信儿了,因为每次面完没有好好反思总结,等下次再遇到这问题还是抓瞎,十分消耗自己的时间和信心。

    一碗鸡汤

    一切才刚刚开始,别着急

    AI才刚刚起步,为什么呢?因为上数学课的时候,课本上都是柯西,牛顿,高斯等等,感觉他们活在遥远的时代,很有陌生感。但是现在,我每天用的模型是比我没大几岁的陈天奇创造出来的,我甚至follow他的社交账号,他就鲜活在我的世界里,这种感觉,很奇妙。每次查论文查文献的时候,看2017年出来的都觉得晚了,懊悔自己怎么学的这么慢,看2018年2月出来的才心里有点安慰。这个证明,你在时代发展的浪潮上,也是一切刚刚起步的证明。机遇与挑战并肩出现的时候,是你离创造历史最近的时候。而所谓的风口所谓的浪尖都不重要,重要的是,因为你喜欢

    找一件可以坚持的事,不要停止去寻找的脚步

    当人做喜欢的事情时,会发光呀!

    当你因为真的热爱某件事,而不断接近它的时候,你的灵魂像是被上帝指点了迷津,受到了指示,受到了召唤。你会很自然的知道该做什么,你想做什么,好像生而为了这件事而来。你有时候自己都想不明白为什么做这件事。看过月亮与六便士的应该懂这种使命感~

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    我不是属于聪明的那类人,我是属于比较倔的那种。就是只要我认定的,我认定到底。天知道我有多少次怀疑过自己,有多少次想放弃,但我还是选择咬牙向前,选择相信自己。坚持的意义就在这里。

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

    展开全文
  • 五子棋的AI算法C语言

    2020-12-27 17:07:35
    五子棋的AI算法C语言
  • MATLAB R2017a人工智能算法-配书代码,只有代码。
  • AI算法实现及应用

    2021-06-14 08:34:20
    该课程主要介绍了如何利用常见的人工智能算法实现AI算法,同时将其应用到项目开发中,常用的AI算法有:AI行为树,FSM,基于脚本,基于感知的等等,课程讲解了很多AI算法,这些算法都有相关案例展示。也是解决AI算法...
  • 人工智能算法论文

    2017-11-02 10:55:26
    卷积神经网络的基本参考论文之一,必看,cnn,DEEP LEARNING
  • 下面我就采用游戏中最基础也是最常用的人工智能算法来进行演示。 我的开发环境是: Windows: WindowsXP(SP3) + MinGW4.4/MinGW4.7 + Qt4.8.3/Qt5.0.1 + QtCreator2.6/QtCreator2.7 Linux: Ubuntu12.10 + gcc4.7 + ...
  • 什么是算法 算法是一组清晰定义的指令集合,用于解决某类问题或执行某种运算任务。算法应该在有限的空间和时间内进行表达,其运行从初始状态和初始输入开始,经过一系列有限而清晰定义的指令操作后,最终产生输出并...

    什么是算法

    算法是一组清晰定义的指令集合,用于解决某类问题或执行某种运算任务。算法应该在有限的空间和时间内进行表达,其运行从初始状态和初始输入开始,经过一系列有限而清晰定义的指令操作后,最终产生输出并终止于某个最终状态。

    算法的作用

    算法是一个包含了一系列操作的过程,算法由计算机执行以保证在有限时间内找到解决方法。算法是为了能更快更容易更好地解决问题,算法由设计者硬编码。算法的应用范围很广,常规基础算法与数据结构紧密相关,该类算法更多被用于确定性领域,比如对于链表、数组、图和堆等等的各种搜索和排序算法。另一大类算法是机器学习算法,该类算法主要用于非确定性领域,主要提供了根据某种机制或数据来学习人类某种能力的框架算法,从而实现人工智能。

    各个行业每个领域都会产生不一样的问题,这些问题一般都可以转化为用算法描述,并通过计算机寻找解决方案,或者验证是否存在问题的解。

    AI算法更有吸引力

    常规基础算法的发展相对而言已经比较稳定完善,它更多地用于确定性问题的解决或者优化,对于用户来说存在感很低,用户对于见多的事情更多的是认为其是理所当然的事。反过来,以机器学习为代表的AI算法却吸引了更多人去关注和研究,它确实能更加吸引人,因为该领域中问题本身的不确定性和算法的黑盒使得更多人想去理解它内部的运作机制,而且不断有新思路新算法出现。

    AI算法与复杂问题

    AI算法一般偏向于处理复杂的问题,比如视频图像中的识别问题、声音波形中的识别问题、自然语言的理解问题等等。我们知道所有算法都要在合理的时间内找到问题的解才有实际意义,否则算法再好再牛也是枉然。AI算法更偏向于处理复杂的问题,这些问题通常都需要人类智能才能够解决。通常这些问题也是NP完全问题的一部分,NP问题是非确定性多项式问题,人类一般通过直觉和理性相结合的方式来处理。

    数据更重要?

    多数机器学习算法都是数据驱动的,可以说数据时AI中规则的改变者,使用机器学习去捕获数据的规律。对于某些问题,某种程度上数据比算法更加重要,当数据量达到一定大的程度时多数算法的效果都能执行地非常好。比如语言模型,单词量几百万级别和几十亿级别的效果相差很大,再好的算法也无法填补其中的差距。

    没有免费午餐

    目前而言,没有一种模型算法能被证明由于其他模型算法,每种算法只是解决了特定某些领域的问题,不存在某种超级牛逼的算法能在所有问题都优于其它模型算法,这就是“没有免费午餐”的定理。不过在某个具体问题上还是存在更优算法,可以从多个算法中寻找最好的算法。

    传统算法编程方式

    自从计算机诞生来算法编程方式就是由人工去编写算法的整个过程,算法逻辑都是清晰的,当数据输入到算法后会产生一个输出。这种方式要求我们要写清楚执行逻辑,或者指定好执行规则。也就是输入+程序逻辑=输出。

    机器学习编程方式

    相比于传统算法方式,机器学习方式则是一种更加自动化的方式。这种方式则是提供了一种逻辑学习框架,它会根据输入和输出来确定程序的执行逻辑。也就是输入+输出=程序逻辑。


    作者简介:笔名seaboat,擅长人工智能、计算机科学、数学原理、基础算法。出版书籍:《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》、《图解Java并发原理》《人工智能原理科普》。

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    专注于人工智能、读书与感想、聊聊数学、计算机科学、分布式、机器学习、深度学习、自然语言处理、算法与数据结构、Java深度、Tomcat内核等。

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  • 人工智能算法中的蚁群算法,可应用于多项约束下的最优规划问题。
  • AI算法工程师手册.zip

    2020-01-05 21:53:24
    这算是一份手册或者是快速学习的一种方式,里面涵盖基本的机器学习和深度学习算法,从基本介绍,到特征工程,从基本的机器学习算法(决策树,贝叶斯,线性回归,支持向量机,KNN,聚合算法,GBDT,xgb,lightbgm等,...
  • 人工智能算法方面的综合资料合集:包括求职面试、机器学习、深度学习、强化学习等方面的资料和代码(持续更新中) 近期将更新一大波互联网大厂实习内推、校招相关信息(敬请关注!) 资料目录 大厂内推:实习/春招/...
  • 2020QECon全球软件质量&效能大会,AI大数据测试专场宋泽坤做的基于AI算法实现精准测试的PPT文档,分享给大家!
  • 我的AI算法要求每一次落子之后都要去计算每一个空暇的位置的“分值”,简单的说,我们需要一个存放棋子的数组,表示是否存放了棋子,还要一个计算每一个空格的数组来记录“分数”,这个分数是后期AI用来运算的基础,...
  • 新鲜出炉的阿里巴巴笔试题,今年人工智能两个答题全部都是NLP
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  • 黑白棋AI算法

    2013-07-18 07:02:12
    自己制作的黑白棋AI算法 采用了alha-beta剪枝和比较准确的估值算法,有比较墙的智能水平
  • 纯JS象棋 AI算法

    2018-05-21 14:28:58
    AI 人工智能 象棋游戏 AI 人工智能 象棋游戏 AI 人工智能 象棋游戏
  • 算法的范围从经典的人工智能搜索算法到机器学习和深度学习算法。 如果您希望对某种算法进行编码和解释,欢迎提出。 我也有实现AI / ml到现实世界项目的实现,请参见下面的目录,以偷偷摸摸地查看这些项目! 表中...
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  • 五子棋AI算法

    2018-09-27 22:58:56
    五子棋AI算法,采用Java实现,支持与电脑对战,自行选择难度和先手。 对应博文: https://blog.csdn.net/feifei316631241/article/details/82874681
  • 本系列图书将向读者介绍人工智能领域的各种热门主题。由于人工智能是一个庞大而繁杂的领域,并且其涵盖的内容与日俱增,任何一本书都只可能专注于特定领域,因此本书也无意成为一本巨细靡遗的人工智能教程。 本系列...

    有这样一套AI算法入门书,学习算法不再难

     

    本系列图书将向读者介绍人工智能领域的各种热门主题。由于人工智能是一个庞大而繁杂的领域,并且其涵盖的内容与日俱增,任何一本书都只可能专注于特定领域,因此本书也无意成为一本巨细靡遗的人工智能教程。

    本系列图书以一种数学上易于理解的方式讲授人工智能相关概念,这也是本系列图书英文书名中“for Human”的含义。此外:

    • 本系列图书假定读者精通至少一门编程语言;
    • 本系列图书假定读者对大学代数课程有基本的了解;
    • 本系列图书将使用微积分、线性代数、微分方程与统计学中的相关概念和公式;
    • 但是在解释上述第3点的相关内容时,本系列图书并不会假定读者对上述内容十分熟练;
    • 所有概念都不仅有数学公式,还附有编程实例和伪代码。

    本系列图书的目标读者是精通至少一门编程语言的程序员,且书中示例均已改写为多种编程语言的形式。

    前两卷已经由人民邮电出版社异步社区出版,还有一卷预计明年第一季度可以与大家见面。

    卷1:《人工智能算法 卷1 基础算法》

    有这样一套AI算法入门书,学习算法不再难

     

    第1章“AI入门”,介绍了本书或系列图书其他各卷中会用到的部分人工智能相关的基本概念。大多数人工智能算法是接受一个输入数组,从而产生一个输出数组——人工智能所能解决的问题通常被归为此类模型。而在算法模型内部,还需要有额外的数组来存储长短期记忆。算法的训练实际上就是通过调整长期记忆的值来产生对应于给定输入的预期输出的一个过程。

    第2章“数据归一化”,描述了大多数人工智能算法对原始数据的预处理流程。数据需要以一个输入数组的形式传递给算法,但实践中获取到的数据并不一定都是数值型的,也有一些是类别信息,比如颜色、形状、性别、物种抑或其他一些非数值型的描述性特征。此外,就算是现成的数值型数据,也必须在一定范围内归一化,并且通常是归一化到 (-1, 1) 区间。

    第3章“距离度量”,展示了我们比较数据的方法,说起来这种比较方法其实跟在地图上标识出两点间的距离十分相像。人工智能通常以数值数组的形式处理数据,包括输入数据、输出数据、长期记忆、短期记忆和其他很多数据都是如此,这些数组很多时候也被称作“向量”。我们可以像计算两点间距离一样,计算出两个数据之间的差异(二维和三维的点可以分别看作长度为二和三的向量)。当然,在人工智能领域,我们经常要处理的是更高维空间中的数据。

    第4章“随机数生成”,讲解了人工智能算法中随机数的生成和使用。本章由关于均匀随机数和正态随机数的讨论切入——出现这种不同的根源在于有的时候算法要求随机数具有等可能性,而有的时候又需要它们服从某种既定的分布。此外本章还讨论了生成随机数的方法。

    第5章“K均值聚类算法”,详述了将数据按相似度分类的方法。K均值算法本身可以用来将数据按共性分组,同时也可以被用于组成更复杂的算法——比如遗传算法就利用K均值算法对种群按特征归类,各路网商也利用聚类算法划分顾客,依照同类型顾客的消费习惯调整销售策略。

    第6章“误差计算”,演示了评估人工智能算法效果的方法。误差计算的过程由一个用以评估算法最终效果的评分函数执行,其结果决定了算法的效果。一类常用的评分函数只需要给定输入向量和预期输出向量,也就是所谓的“训练数据”,算法的效果则是由实际输出与预期输出间的差异决定的。

    第7章“迈向机器学习”,概述了可以从数据中学习特征来优化结果的简单机器学习算法。大多数人工智能算法是用权值向量将输入向量转化为期望的输出向量,这些权值向量构成了算法的长期记忆,“训练”就是一个调整长期记忆以产生预期输出的过程。本章会演示几个具有学习能力的简单模型的构建方法,也会介绍一些简单但却行之有效的训练算法,能够调整这种长期记忆(权重向量)并优化输出结果,简单随机漫步和爬山算法正是其中之二。

    第8章“优化训练”,在前面章节的基础上进行了一定的拓展,介绍了像模拟退火算法和Nelder-Mead法[2]这样用来快速优化人工智能模型权重的算法。本章还说明了如何通过一定的调整,将这些优化算法应用于之前提到过的部分模型。

    第9章“离散优化”,解释了如何优化非数值型的类别型数据。并非所有优化问题都是数值型的,还有离散型和类别型问题,比如背包问题和旅行商问题。本章将说明模拟退火算法可以用于处理这两个问题,并且该算法既适用于连续的数值型问题,也适用于离散的类别型问题。

    第10章“线性回归”,讲解了如何用线性和非线性方程来学习趋势并做出预测。本章将介绍简单线性回归,并演示如何用它来拟合数据为线性模型。此外还将介绍可以拟合非线性数据的广义线性模型(General Linear Model,GLM)。

    卷2:《人工智能算法 卷1 基础算法》

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    第1章 “种群、计分和选择”引入本书其余部分将要使用的概念。受大自然启发 的算法通过形成解的种群来解决问题。评分允许算法评估种群成员的有效性。

    第2章 “交叉和突变”介绍几种交叉和突变的方法,种群成员可以为下一代创建潜在的更好的解。交叉允许两个或多个潜在解结合其特征,产生下一代的解。突变让个体可以为下一代创建其自奂的稍有变化的版本。

    第3章 “遗传算法”将第1章和第2章的思想组合成一个具体的算法。遗传算法通过演化来优化定长数组,以提供更好的结果。本章将展示如何使用定长数组找到旅行商问题的解决方案,以及如何使用花朵的测量值来预测鸢尾花种类。

    第4章 “遗传编程”展示了演化算法的解数组不一定总是固定长度的。实际上,利用这些想法,可以将计算机程序表示为树,这些树可以演化并生成其他程序,以更好地执行其预期任务。

    第5章“ 物种形成”讨论如何将种群划分为一个物种。就像交叉是通过种群中两个个体的组合来创造后代一样,物种形成也通过相似解决方案的交配而产生后代。程序员从大自然中借用了这个概念,只有同一物种的生物才可以配对并繁殖。

    第6章“ 粒子群优化”使用粒子组搜索最优解。计算机软件中的这种分组本能是根据自然建模的。“牛群”“昆虫群”“鸟群”和“鱼群”等例子表明,有机体自然倾向成群出行,将成群出行作为对付捕食者的最佳解决方案。

    第7章 “ 蚁群优化”讨论蚂蚁的信息素追踪如何为计算机程序员提供灵感。随着越来越多的蚂蚁跟随其同伴留下的化学物质前进,足迹变得越来越强。计算机程序可以采用类似的技术来找到最优解。

    第8章“ 细胞自动机”利用简单的规则来产生非常复杂的结果和模式。创建有趣的细胞自动机的关键,是找到一些可以利用基于遗传算法进行演化的简单规则。

    第9章“ 人工生命”旨在反映出真实生命的特征,其中包含本书的一个重点项目。本章将创建一个模拟植物生长的程序。为了帮助读者查看进度,本章将该程序划分为3个里程碑,并提供代码。

    第10章 "建模"讨论数据科学如何使用受大算然启发的算法。本章还包含了本书的第二个重点项目。本书将利用自Kaggle教程竞赛之一的数据集,向读者展示如何创建模型来预测泰坦尼克号上的乘客是幸存还是死亡。本章也会用3个里程碑展示这个项目,以便读者验证进度。

    卷3 人工智能算法(卷3):深度学习和神经网络(2021年上半年出版)

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    本书中,我们将演示各种现实世界任务中的神经网络,例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术,包括 ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化,Dropout 和可视化。

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  • 主要为大家详细介绍了AI算法实现五子棋,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

空空如也

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