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ArtificialIntelligence(Al)人工智能第七章:機器學(xué)習(xí)內(nèi)容提要第七章:機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)1.機器學(xué)習(xí)的基本概念2機惡學(xué)習(xí)策略與基本結(jié)構(gòu)系3.歸納學(xué)習(xí)4.類比學(xué)習(xí)5解釋學(xué)習(xí)6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)7.知識發(fā)現(xiàn)8其他阿法狗通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)所有高水平圍棋棋譜,大概是歷史上有的20萬個左右職業(yè)棋譜,從而獲得了在盤面上如何落子的直覺。類似的深度學(xué)習(xí)是在近幾年出現(xiàn)的,目前,這項科技也有了一些應(yīng)用,最簡單的例子就是通過深度學(xué)習(xí)識別貓。通過這項識別驗證,已經(jīng)引申出了更多具有實際意義的應(yīng)用,比如識別某一個圖片中是否有癌細胞,某一個鐵路沿線上的軌道是否存在磨損,甚至軍事作戰(zhàn)中,對方的視線中是否有坦克,都可以通過深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)。谷歌的自動駕駛,其中很重要的就是識別道路、交通信號燈、路標(biāo)等,這都是通過深度學(xué)習(xí)獲得阿法狗走的是通用學(xué)習(xí)的道路。它的估值函數(shù),不是專家攻關(guān)搗哧出來的。它的作者只是搭了基本的框架(一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),除了圍棋最基本的規(guī)則外,沒有任何先驗知識。你可以把它想象成一個新生兒的大腦,一張白紙。然后,直接用人類高手對局的3000萬個局面訓(xùn)練它,自動調(diào)節(jié)它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),讓它的行為和人類高手接近。這樣,阿法狗就具有了基本的棋感,看到一個局面大致就能知道好還是不好阿法狗的核心技術(shù)還包括策略網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和蒙特卡洛樹搜索。內(nèi)容提要第七章:機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)1.機器學(xué)習(xí)的基本概念2機惡學(xué)習(xí)策略與基本結(jié)構(gòu)系3.歸納學(xué)習(xí)4.類比學(xué)習(xí)5解釋學(xué)習(xí)6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)7.知識發(fā)現(xiàn)8其他機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,通過使機器模擬人類學(xué)習(xí)行為,智能化地從過去的經(jīng)歷中獲得經(jīng)驗,從而改善其整體性能,重組內(nèi)在知識結(jié)構(gòu),并對未知事件進行準(zhǔn)確的推斷。機器學(xué)習(xí)在科學(xué)和工程諸多領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用,例如金融分析、數(shù)據(jù)挖掘、生物信息學(xué)醫(yī)學(xué)診斷等。生活中常見的一些智能系統(tǒng)也廣泛使用機器學(xué)習(xí)算法,例如電子商務(wù)、手寫輸入、郵件過濾等。人類的未來生活和工作,還將有機器人參與。機器人的自主學(xué)習(xí),更離不開人臉識別技術(shù)2019年3月16日,馬云在德國參加活動時,為嘉賓演示了一項Smiletopay的掃臉技術(shù)。在網(wǎng)購后的支付認(rèn)證階段,通過掃臉取代傳統(tǒng)的密碼,實現(xiàn)“刷臉支付”機器學(xué)習(xí)的基本概念機器學(xué)習(xí)的兩大學(xué)派√機器學(xué)習(xí):人工智能的重要分支口構(gòu)造具有學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)口知識、推理、學(xué)習(xí)口手段:統(tǒng)計,邏輯,代數(shù)統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)口從大量樣本出發(fā),運用統(tǒng)計方法,發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計規(guī)律口有監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)口問題:分類,聚類,回歸機器學(xué)習(xí)的基本概念機器學(xué)習(xí)的定義ˇ西蒙(Simon,1983):學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)中的適應(yīng)性變化這種變化使系統(tǒng)在重復(fù)同樣工作或類似工作時,能夠做得更好√明斯基(Minsky,1985):學(xué)習(xí)是在人們頭腦里(心理內(nèi)部)有用的變化。√學(xué)習(xí)是一個有特定目的知識獲取和能力增長過程,其內(nèi)在行為是獲得知識、

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