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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(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。
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(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。
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(shí)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(shí)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(shí)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。或者更具體地說是信息的質(zhì)量。知識(shí)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(shí)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(shí)庫是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第二個(gè)因素。知識(shí)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:
(1)表達(dá)能力強(qiáng)。
(2)易于推理。
(3)容易修改知識(shí)庫。
(4)知識(shí)表示易于擴(kuò)展。
對于知識(shí)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(shí)的情況下憑空獲取知識(shí),每一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識(shí)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(shí)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。
使用機(jī)器學(xué)習(xí)改善庫特征提取的質(zhì)量和運(yùn)行時(shí)間
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【面試題】人工智能工程師高頻面試題匯總:機(jī)器學(xué)習(xí)深化篇(題目+答案)
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寫在開頭近期,我有幸參加了多場既包括學(xué)術(shù)研討又涵蓋業(yè)界實(shí)踐的會(huì)議,這些會(huì)議都集中討論了人工智能與科學(xué)的結(jié)合。而通過這些深入的交流讓我深刻體會(huì)到,在科學(xué)技...
2024-12-03 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1311 0
TDA4 Edge AI處理器的性能和效率基準(zhǔn)測試立即下載
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通過智能設(shè)計(jì)運(yùn)行提高工作效率立即下載
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類別:電子資料 2023-09-14 標(biāo)簽:AI引擎機(jī)器學(xué)習(xí)
AI加速采用推動(dòng)存儲(chǔ)器市場2025年顯著增長
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如何選擇云原生機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)
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近日,亞馬遜云科技與SAP攜手宣布了一項(xiàng)重要合作——在亞馬遜云科技平臺(tái)上提供GROW with SAP解決方案。這一舉措旨在幫助各種規(guī)模的企業(yè)利用全球最...
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2024-12-23 標(biāo)簽:人工智能adas機(jī)器學(xué)習(xí) 223 0
Giift(Empuls)入選《2024年Gartner?員工心聲解決方案市場指南》
Giift(Empuls)(前身為Xoxoday)連續(xù)第二年入選《2024年Gartner員工之聲(VoE)解決方案市場指南》。 "我們認(rèn)為,...
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ALINX 發(fā)布 AXVU13P:AMD Virtex UltraScale+ 高端 FPGA PCle 3.0 綜合開發(fā)平臺(tái)
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2024-12-20 標(biāo)簽:FPGA基站機(jī)器學(xué)習(xí) 182 0
DFT的優(yōu)缺點(diǎn)比較 DFT在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
DFT(離散傅里葉變換)的優(yōu)缺點(diǎn)比較 優(yōu)點(diǎn) 頻域分析 :DFT能夠?qū)⑿盘?hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域,這對于分析信號(hào)的頻率成分非常有用。 線性和時(shí)不變性 :DFT是...
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