📅  最后修改于: 2020-12-13 15:53:59        🧑  作者: Mango

当今的人工智能(AI)远远超过了区块链和量子计算的炒作。开发人员现在可以利用此优势来创建新的机器学习模型，并对现有模型进行重新训练，以获得更好的性能和结果。本教程将介绍机器学习及其在人工智能中的实现。本教程是为渴望学习机器学习和人工智能的完整知识的专业人士准备的。本教程可满足初学者和专家的学习需求，以帮助他们了解人工智能的概念和实现。先决条件希望本教程的学习者了解Python编程的基础知识。此外，...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:54:14        🧑  作者: Mango

当今的人工智能(AI)远远超过了区块链和量子计算的炒作。这是因为事实是，普通人很容易获得大量的计算资源。开发人员现在可以利用此优势来创建新的机器学习模型，并对现有模型进行重新训练，以获得更好的性能和结果。高性能计算(HPC)的便捷可用性导致对具有机器学习技能的IT专业人员的需求突然增加。在本教程中，您将详细了解-机器学习的关键是什么?机器学习有哪些不同类型?开发机器学习模型有哪些不同的算法?有哪些...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:54:35        🧑  作者: Mango

当您在Facebook照片中标记面部时，是AI在幕后运行并识别图片中的面部。现在，在显示带有人脸图片的多个应用程序中，人脸标签已不存在。为什么只是人脸?有几种检测物体的应用程序，例如猫，狗，瓶子，汽车等。我们的自动驾驶汽车在道路上行驶，可以实时检测物体以操纵汽车。旅途中，您可以使用Google路线来了解实时路况，并遵循Google在该时间点建议的最佳路线。这是对象检测技术的另一种实时实现。让我们考...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:54:53        🧑  作者: Mango

人工智能的旅程始于1950年代，当时计算能力只是今天的一小部分。 AI首先由机器做出的预测以统计学家使用计算器进行预测的方式进行。因此，最初的整个AI开发主要基于统计技术。在本章中，让我们详细讨论什么是统计技术。统计技术当今的AI应用程序的开发始于使用古老的传统统计技术。您必须在学校中使用直线插值法来预测未来价值。还有其他几种此类统计技术已成功应用于开发所谓的AI程序。我们之所以说“所谓的”，是因...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:55:10        🧑  作者: Mango

考虑下图，该图显示了房价与平方英尺之间的关系图。在XY绘图上绘制各种数据点之后，我们绘制一条最适合的线来对给定尺寸的其他房屋进行预测。您将已知数据输入机器，并要求其找到最合适的线。一旦机器找到最合适的线，您将通过输入已知的房屋大小(即上述曲线中的Y值)来测试其适用性。机器现在将返回估计的X值，即房屋的预期价格。可以对该图进行推断，以找出3000平方英尺甚至更大的房屋价格。这称为统计回归。特别是，由...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:55:56        🧑  作者: Mango

机器学习大致分为以下几类：如上图所示，机器学习从左到右发展。最初，研究人员从监督学习开始。前面讨论过的房价预测就是这种情况。随后是无监督学习，使机器无需任何监督即可自行学习。科学家进一步发现，当机器按预期方式完成工作时，对机器进行奖励可能是个好主意，然后出现了强化学习。很快，这些天可用的数据变得如此庞大，以至于迄今为止开发的常规技术未能分析大数据并无法为我们提供预测。因此，出现了深度学习，其中在我...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:56:24        🧑  作者: Mango

监督学习是培训机器中涉及的重要学习模型之一。本章将详细讨论。监督学习算法有几种可用于监督学习的算法。一些广泛使用的监督学习算法如下所示-k最近邻居决策树朴素贝叶斯逻辑回归支持向量机随着本章的深入，让我们详细讨论每种算法。k最近邻居k最近邻居，简称为kNN，是一种统计技术，可用于解决分类和回归问题。让我们讨论使用kNN对未知对象进行分类的情况。考虑对象的分布，如下图所示-资源：https://zh....

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:56:39        🧑  作者: Mango

幸运的是，大多数时候您不必编写上一课中提到的算法。有许多标准库提供了这些算法的即用型实现。 scikit-learn是一种常用的工具包。下图说明了该库中可使用的算法类型。资料来源：https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html这些算法的使用很简单，并且由于它们已经过现场测试，因此可以在AI应用程序中安...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:57:05        🧑  作者: Mango

到目前为止，您所看到的是使机器学习找出解决我们目标的方法。在回归中，我们训练机器以预测未来价值。在分类中，我们训练机器将未知对象分类为我们定义的类别之一。简而言之，我们一直在训练机器，以便它可以为我们的数据X预测Y。给定庞大的数据集且未估计类别，对于我们而言，使用监督学习来训练机器将非常困难。如果机器可以查找并分析运行到数GB和TB的大数据，并告诉我们该数据包含许多不同的类别，该怎么办?例如，考虑...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:57:22        🧑  作者: Mango

人工神经网络的思想源于人脑中的神经网络。人脑真的很复杂。科学家和工程师仔细研究了大脑，提出了一种适合我们二进制计算机数字世界的架构。下图显示了一种这样的典型架构-有一个输入层，其中有许多传感器来收集来自外界的数据。在右侧，我们有一个输出层，可为我们提供网络预测的结果。在这两者之间，隐藏了几层。每增加一层，都会增加网络训练的复杂性，但在大多数情况下会提供更好的结果。我们现在将讨论几种设计的体系结构。...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:57:58        🧑  作者: Mango

深度学习使用ANN。首先，我们将研究一些深度学习应用程序，这些应用程序将使您对其功能有所了解。应用领域深度学习在机器学习应用程序的多个领域显示出了许多成功。自动驾驶汽车-自动驾驶汽车使用深度学习技术。它们通常会适应不断变化的交通状况，并且在一段时间内会越来越好。语音识别-深度学习的另一个有趣的应用是语音识别。今天我们所有人都使用能够识别我们语音的几个移动应用程序。苹果的Siri，亚马逊的Alexa...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:58:19        🧑  作者: Mango

机器学习的范围非常广，需要跨多个领域的技能。下面列出了成为机器学习专家所需的技能-统计概率论结石优化技术可视化各种机器学习技能的必要性为了让您简要了解您需要掌握哪些技能，让我们讨论一些示例-数学符号大多数机器学习算法都很大程度上基于数学。您需要了解的数学水平可能仅仅是初学者。重要的是您应该能够阅读数学家在方程式中使用的表示法。例如，如果您能够阅读该符号并理解其含义，那么您就可以学习机器学习了。如果...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:58:38        🧑  作者: Mango

要开发ML应用程序，您必须决定平台，IDE和开发语言。有几种选择。其中大多数将轻松满足您的要求，因为它们全部都提供了到目前为止讨论的AI算法的实现。如果您自己开发ML算法，则需要仔细理解以下方面-您选择的语言-本质上就是您精通ML开发支持的一种语言。您使用的IDE-这取决于您对现有IDE的熟悉程度和舒适度。开发平台-有几种可用于开发和部署的平台。其中大多数都是免费使用。在某些情况下，您可能需要支付...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:58:56        🧑  作者: Mango

本教程向您介绍了机器学习。现在，您知道机器学习是一种训练机器以执行人脑可以执行的活动的技术，尽管它比普通人更快，更好。今天，我们已经看到，这些机器可以在国际象棋，AlphaGO等游戏中击败人类冠军，这些游戏被认为非常复杂。您已经看到，可以训练机器在多个区域执行人类活动，并且可以帮助人类过上更好的生活。机器学习可以是有监督的也可以是无监督的。如果您的数据量较少且需要明确标记的数据用于培训，请选择“监...

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:59:13        🧑  作者: Mango

以下资源包含有关机器学习的其他信息。请使用它们来获得有关此方面的更深入的知识。机器学习的有用链接机器学习@ Wikipedia-机器学习，其历史和各种其他术语已用简单的语言进行了解释。关于机器学习的有用书籍要在此页面上注册您的网站，请发送电子邮件至...