什么是学习和机器学习?

bdqnwqk2023-12-01基础1

一、什么是学习和机器学习?

机器学习(Machine Learning)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。

学习,是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种:狭义:通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程,是一种使个体可以得到持续变化(知识和技能,方法与过程,情感与价值的改善和升华)的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义:是人在生活过程中,通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

二、什么是机器学习?

  许多人将机器学习视为通向人工智能的途径,但是对于统计学家或商人而言,机器学习也可以是一种强大的工具,可以实现前所未有的预测结果。

  为什么机器学习如此重要?

  在开始学习之前,我们想花一些时间强调WHY机器学习非常重要。

  总之,每个人都知道人工智能或人工智能。通常,当我们听到AI时,我们会想象机器人到处走动,执行与人类相同的任务。但是,我们必须了解,虽然有些任务很容易,但有些任务却很困难,并且距离拥有像人类一样的机器人还有很长的路要走。

  但是,机器学习是非常真实的并且已经存在。它可以被视为AI的一部分,因为当我们想到AI时,我们想象的大部分内容都是基于机器学习的。

  在过去,我们相信未来的这些机器人将需要向我们学习一切。但是人脑是复杂的,并且并非可以轻松描述其协调的所有动作和活动。1959年,亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)提出了一个绝妙的主意,即我们不需要教计算机,但我们应该让他们自己学习。塞缪尔(Samuel)也创造了“机器学习”一词,从那时起,当我们谈论机器学习过程时,我们指的是计算机自主学习的能力。

  机器学习有哪些应用?

  在准备这篇文章的内容时,我写下了没有进一步说明的示例,假定所有人都熟悉它们。然后我想:人们知道这些是机器学习的例子吗?

  让我们考虑一些。

  自然语言处理,例如翻译。如果您认为百度翻译是一本非常好的字典,请再考虑一下。百度翻译本质上是一组机器学习算法。百度不需要更新百度 Translate;它会根据不同单词的使用情况自动更新。

  哦,哇 还有什么?

  虽然仍然是主题,但Siri,Alexa,Cortana都是语音识别和合成的实例。有些技术可以使这些助手识别或发音以前从未听过的单词。他们现在能做的事令人难以置信,但在不久的将来,它们将给人留下深刻的印象!

  SPAM过滤。令人印象深刻,但值得注意的是,SPAM不再遵循一组规则。它自己了解了什么是垃圾邮件,什么不是垃圾邮件。

  推荐系统。Netflix,淘宝,Facebook。推荐给您的所有内容都取决于您的搜索活动,喜欢,以前的行为等等。一个人不可能像这些网站一样提出适合您的推荐。最重要的是,他们跨平台,跨设备和跨应用程序执行此操作。尽管有些人认为它是侵入性的,但通常情况下,数据不是由人处理的。通常,它是如此复杂,以至于人类无法掌握它。但是,机器将卖方与买方配对,将电影与潜在观众配对,将照片与希望观看的人配对。这极大地改善了我们的生活。

  说到这,淘宝拥有如此出色的机器学习算法,它们可以高度确定地预测您将购买什么以及何时购买。那么,他们如何处理这些信息?他们将产品运送到最近的仓库,因此您可以在当天订购并收到产品。难以置信!

  金融机器学习

  我们名单上的下一个是金融交易。交易涉及随机行为,不断变化的数据以及从政治到司法的各种因素,这些因素与传统金融相距甚远。尽管金融家无法预测很多这种行为,但是机器学习算法会照顾到这种情况,并且对市场的变化做出响应的速度比人们想象的要快。

  这些都是业务实现,但还有更多。您可以预测员工是否会留在公司或离开公司,或者可以确定客户是否值得您光顾-他们可能会从竞争对手那里购买还是根本不购买。您可以优化流程,预测销售,发现隐藏的机会。机器学习为机会开辟了一个全新的世界,对于在公司战略部门工作的人们来说,这是一个梦想成真。

  无论如何,这些已在这里使用。然后,我们将进入自动驾驶汽车的新境界。

  机器学习算法

  直到最近几年,无人驾驶汽车还是科幻小说。好吧,不再了。自动驾驶汽车已经驱动了数百万英里(即使不是数十亿英里)。那是怎么发生的?没有一套规则。而是一组机器学习算法,使汽车学习了如何极其安全有效地驾驶。

  我们可以继续学习几个小时,但我相信您的主旨是:“为什么要使用机器学习”。

  因此,对您来说,这不是为什么的问题,而是如何的问题。

  这就是我们的Python机器学习课程所要解决的问题。蓬勃发展的数据科学事业中最重要的技能之一-如何创建机器学习算法!

  如何创建机器学习算法?

  假设我们已经提供了输入数据,创建机器学习算法最终意味着建立一个输出正确信息的模型。

  现在,将此模型视为黑匣子。我们提供输入,并提供输出。例如,考虑到过去几天的气象信息,我们可能想创建一个预测明天天气的模型。我们将输入模型的输入可以是度量,例如温度,湿度和降水。我们将获得的输出将是明天的天气预报。

  现在,在对模型的输出感到满意和自信之前,我们必须训练模型。训练是机器学习中的核心概念,因为这是模型学习如何理解输入数据的过程。训练完模型后,我们可以简单地将其输入数据并获得输出。

  如何训练机器学习算法?

  训练算法背后的基本逻辑涉及四个要素:

  a.数据

  b.模型

  c.目标函数

  d.优化算法

  让我们探索每个。

  首先,我们必须准备一定数量的数据进行训练。

  通常,这是历史数据,很容易获得。

  其次,我们需要一个模型。

  我们可以训练的最简单模型是线性模型。在天气预报示例中,这将意味着找到一些系数,将每个变量与它们相乘,然后将所有结果求和以得到输出。但是,正如我们稍后将看到的那样,线性模型只是冰山一角。依靠线性模型,深度机器学习使我们可以创建复杂的非线性模型。它们通常比简单的线性关系更好地拟合数据。

  第三个要素是目标函数。

  到目前为止,我们获取了数据,并将其输入到模型中,并获得了输出。当然,我们希望此输出尽可能接近实际情况。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html这就是目标函数出现的地方。它估计平均而言,模型输出的正确性。整个机器学习框架归结为优化此功能。例如,如果我们的函数正在测量模型的预测误差,则我们希望将该误差最小化,或者换句话说,将目标函数最小化。

  我们最后的要素是优化算法。它由机制组成,通过这些机制我们可以更改模型的参数以优化目标函数。例如,如果我们的天气预报模型为:

  明天的天气等于:W1乘以温度,W2乘以湿度,优化算法可能会经过以下值:

  W1和W2是将更改的参数。对于每组参数,我们将计算目标函数。然后,我们将选择具有最高预测能力的模型。我们怎么知道哪一个最好?好吧,那将是具有最佳目标函数的那个,不是吗?好的。大!

  您是否注意到我们说了四个成分,而不是说了四个步骤?这是有意的,因为机器学习过程是迭代的。我们将数据输入模型,并通过目标函数比较准确性。然后,我们更改模型的参数并重复操作。当我们达到无法再优化或不需要优化的程度时,我们将停止,因为我们已经找到了解决问题的足够好的解决方案。

https://www.toutiao.com/i6821026294461891086/

三、机器学习应补充哪些数学基础?

提出这个问题的人很好,表示你对机器学习的底层技术是有兴趣的,而不仅仅是个调库侠。最近几年因为机器学习的基础库特别强大,很多人可以在不大懂机器学习的情况下,就能实现一个还不错的人工智能应用。

从数学基础来说,大学工科数学的微积分,线性代数和概率论是必备的。也可以看看高纳德老爷子(对,就是the art of programming的作者)的具体数学。

另外,直接看上面的数学书可能无法理解到数学是如何运用到机器学习中的。这个时候就要介绍两本书了,一个是频率学派的代表作:统计学习基础,一个是贝叶斯学派的代表作:模式识别和机器学习PRML。

最后再说一下,以上书都不看,你也可以通过调用各种库写个能忽悠人的应用。所以本回答仅供有志青年参考。

四、机器学习是个什么概念?

  许多人将机器学习视为通向人工智能的途径,但是对于统计学家或商人而言,机器学习也可以是一种强大的工具,可以实现前所未有的预测结果。

  为什么机器学习如此重要?

  在开始学习之前,我们想花一些时间强调WHY机器学习非常重要。

  总之,每个人都知道人工智能或人工智能。通常,当我们听到AI时,我们会想象机器人到处走动,执行与人类相同的任务。但是,我们必须了解,虽然有些任务很容易,但有些任务却很困难,并且距离拥有像人类一样的机器人还有很长的路要走。

  但是,机器学习是非常真实的并且已经存在。它可以被视为AI的一部分,因为当我们想到AI时,我们想象的大部分内容都是基于机器学习的。

  在过去,我们相信未来的这些机器人将需要向我们学习一切。但是人脑是复杂的,并且并非可以轻松描述其协调的所有动作和活动。1959年,亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)提出了一个绝妙的主意,即我们不需要教计算机,但我们应该让他们自己学习。塞缪尔(Samuel)也创造了“机器学习”一词,从那时起,当我们谈论机器学习过程时,我们指的是计算机自主学习的能力。

  机器学习有哪些应用?

  在准备这篇文章的内容时,我写下了没有进一步说明的示例,假定所有人都熟悉它们。然后我想:人们知道这些是机器学习的例子吗?

  让我们考虑一些。

  自然语言处理,例如翻译。如果您认为百度翻译是一本非常好的字典,请再考虑一下。百度翻译本质上是一组机器学习算法。百度不需要更新百度 Translate;它会根据不同单词的使用情况自动更新。

  哦,哇 还有什么?

  虽然仍然是主题,但Siri,Alexa,Cortana都是语音识别和合成的实例。有些技术可以使这些助手识别或发音以前从未听过的单词。他们现在能做的事令人难以置信,但在不久的将来,它们将给人留下深刻的印象!

  SPAM过滤。令人印象深刻,但值得注意的是,SPAM不再遵循一组规则。它自己了解了什么是垃圾邮件,什么不是垃圾邮件。

  推荐系统。Netflix,淘宝,Facebook。推荐给您的所有内容都取决于您的搜索活动,喜欢,以前的行为等等。一个人不可能像这些网站一样提出适合您的推荐。最重要的是,他们跨平台,跨设备和跨应用程序执行此操作。尽管有些人认为它是侵入性的,但通常情况下,数据不是由人处理的。通常,它是如此复杂,以至于人类无法掌握它。但是,机器将卖方与买方配对,将电影与潜在观众配对,将照片与希望观看的人配对。这极大地改善了我们的生活。

  说到这,淘宝拥有如此出色的机器学习算法,它们可以高度确定地预测您将购买什么以及何时购买。那么,他们如何处理这些信息?他们将产品运送到最近的仓库,因此您可以在当天订购并收到产品。难以置信!

  金融机器学习

  我们名单上的下一个是金融交易。交易涉及随机行为,不断变化的数据以及从政治到司法的各种因素,这些因素与传统金融相距甚远。尽管金融家无法预测很多这种行为,但是机器学习算法会照顾到这种情况,并且对市场的变化做出响应的速度比人们想象的要快。

  这些都是业务实现,但还有更多。您可以预测员工是否会留在公司或离开公司,或者可以确定客户是否值得您光顾-他们可能会从竞争对手那里购买还是根本不购买。您可以优化流程,预测销售,发现隐藏的机会。机器学习为机会开辟了一个全新的世界,对于在公司战略部门工作的人们来说,这是一个梦想成真。

  无论如何,这些已在这里使用。然后,我们将进入自动驾驶汽车的新境界。

  机器学习算法

  直到最近几年,无人驾驶汽车还是科幻小说。好吧,不再了。自动驾驶汽车已经驱动了数百万英里(即使不是数十亿英里)。那是怎么发生的?没有一套规则。而是一组机器学习算法,使汽车学习了如何极其安全有效地驾驶。

  我们可以继续学习几个小时,但我相信您的主旨是:“为什么要使用机器学习”。

  因此,对您来说,这不是为什么的问题,而是如何的问题。

  这就是我们的Python机器学习课程所要解决的问题。蓬勃发展的数据科学事业中最重要的技能之一-如何创建机器学习算法!

  如何创建机器学习算法?

  假设我们已经提供了输入数据,创建机器学习算法最终意味着建立一个输出正确信息的模型。

  现在,将此模型视为黑匣子。我们提供输入,并提供输出。例如,考虑到过去几天的气象信息,我们可能想创建一个预测明天天气的模型。我们将输入模型的输入可以是度量,例如温度,湿度和降水。我们将获得的输出将是明天的天气预报。

  现在,在对模型的输出感到满意和自信之前,我们必须训练模型。训练是机器学习中的核心概念,因为这是模型学习如何理解输入数据的过程。训练完模型后,我们可以简单地将其输入数据并获得输出。

  如何训练机器学习算法?

  训练算法背后的基本逻辑涉及四个要素:

  a.数据

  b.模型

  c.目标函数

  d.优化算法

  让我们探索每个。

  首先,我们必须准备一定数量的数据进行训练。

  通常,这是历史数据,很容易获得。

  其次,我们需要一个模型。

  我们可以训练的最简单模型是线性模型。在天气预报示例中,这将意味着找到一些系数,将每个变量与它们相乘,然后将所有结果求和以得到输出。但是,正如我们稍后将看到的那样,线性模型只是冰山一角。依靠线性模型,深度机器学习使我们可以创建复杂的非线性模型。它们通常比简单的线性关系更好地拟合数据。

  第三个要素是目标函数。

  到目前为止,我们获取了数据,并将其输入到模型中,并获得了输出。当然,我们希望此输出尽可能接近实际情况。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html这就是目标函数出现的地方。它估计平均而言,模型输出的正确性。整个机器学习框架归结为优化此功能。例如,如果我们的函数正在测量模型的预测误差,则我们希望将该误差最小化,或者换句话说,将目标函数最小化。

  我们最后的要素是优化算法。它由机制组成,通过这些机制我们可以更改模型的参数以优化目标函数。例如,如果我们的天气预报模型为:

  明天的天气等于:W1乘以温度,W2乘以湿度,优化算法可能会经过以下值:

  W1和W2是将更改的参数。对于每组参数,我们将计算目标函数。然后,我们将选择具有最高预测能力的模型。我们怎么知道哪一个最好?好吧,那将是具有最佳目标函数的那个,不是吗?好的。大!

  您是否注意到我们说了四个成分,而不是说了四个步骤?这是有意的,因为机器学习过程是迭代的。我们将数据输入模型,并通过目标函数比较准确性。然后,我们更改模型的参数并重复操作。当我们达到无法再优化或不需要优化的程度时,我们将停止,因为我们已经找到了解决问题的足够好的解决方案。

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五、学习机器视觉需要哪些基础知识?

需要掌握以下基础知识:

1. 图像处理技术:机器视觉的核心技术之一,主要是对图像进行处理和分析。包括图像获取、图像预处理、特征提取、分类识别等。

2. 机器学习:机器视觉的重要分支,通过利用大量数据进行训练,从而实现对图像的分类、识别、定位等。包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

3. 深度学习:机器学习的一种特殊形式,通过多层神经网络实现对图像的高级抽象和表示。是目前机器视觉领域的重要研究方向。

4. 神经网络架构:深度学习的重要组成部分,用于实现图像识别、目标检测等任务。包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。

5. 并行计算:机器视觉处理需要大量的数据计算,并行计算是提高处理速度和效率的重要手段。包括分布式计算、并行计算、GPU 加速等。

6. 机器视觉基础架构平台:设计视觉基础架构平台,可拓展性、编程语言,如 C++、QT 等。

7. 颜色篇机器视觉检测的基础知识:颜色是机器视觉检测中的重要基础知识,包括相机种类、颜色模型、RGB 模型等。

8. 机器视觉检测的基础知识:机器视觉检测是机器视觉应用领域的重要分支,包括视觉检测硬件构成的基本部分,如处理器、相机、镜头、光源等。

综上所述,学习机器视觉需要掌握图像处理技术、机器学习、深度学习、神经网络架构、并行计算、机器视觉基础架构平台、颜色篇机器视觉检测的基础知识、机器视觉检测的基础知识等。

六、vj基础学习什么?

第一个部分介绍java的基本概念,第二部分介绍了java的基础知识,第三部分讲解了java的语法以及实现代码,适合java初学者学习!

七、ajax是机器学习吗?

不是,ajax是一种使用现有标准的新方法,机器学习是指数据挖掘和人工智能的算法

八、学习工业机器人编程需要英语基础吗?

显然不可以,很多专有名词和技术标准都是用英语表示

九、学习LINUX要什么基础?

学习Linux,C语言知识不是必备的,零基础的也可以学Linux,但是Linux的操作对于初学者来说,可能不是那么容易,我们大部分人习惯于Windows的操作,要想转Linux意味着习惯的改变,这对每个人都不是容易的事情,且运维这个行业因其行业特性极其注重经验和实操,虽然网上书籍和视频层出不穷,但是想深入学习Linux运维并非易事,这就需要坚持学习的毅力、勤于动手的自控力以及深入思考的能力,当然想要更快更容易的学习Linux运维,找牛人帮忙带路也是必不可少的一个环节。

十、学习labview要有什么基础?

1.其实不需要基础 当然 如果有一定的编程算法基础更好

2.所谓快速入门 还是需要个人去潜心学习的

3.学习需要积极去动手 去做

4.只有动手去做 才是最有效的学习途径。