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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,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(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,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(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)知識庫完成任務(wù),同時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)計學(xué)習(xí)系統(tǒng)的影響。
影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息?;蛘吒唧w地說是信息的質(zhì)量。知識庫里存放的是指導(dǎo)執(zhí)行部分動作的一般原則,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)動作的一般原則,放入知識庫,這樣學(xué)習(xí)部分的任務(wù)就比較繁重,設(shè)計起來也較為困難。
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。
知識庫是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的第二個因素。知識的表示有多種形式,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),在選擇表示方式時要兼顧以下4個方面:
?。?)表達(dá)能力強(qiáng)。
?。?)易于推理。
(3)容易修改知識庫。
(4)知識表示易于擴(kuò)展。
對于知識庫最后需要說明的一個問題是學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒有任何知識的情況下憑空獲取知識,每一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識理解環(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)有知識的擴(kuò)展和改進(jìn)。
執(zhí)行部分是整個學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心,因?yàn)閳?zhí)行部分的動作就是學(xué)習(xí)部分力求改進(jìn)的動作。同執(zhí)行部分有關(guān)的問題有3個:復(fù)雜性、反饋和透明性。
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樹莓派5上的Gemma 2:如何打造高效的邊緣AI解決方案?
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上期講到的“Utilities”模塊中“Data Intelligence”數(shù)據(jù)智能工具。數(shù)據(jù)智能工具可以幫助用戶評估數(shù)據(jù)集的平衡性,確定各個數(shù)據(jù)通道/...
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2025-05-16 標(biāo)簽:matlab機(jī)器學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí) 627 0
作者:Kenton Williston 投稿人:DigiKey 北美編輯 人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的興起提出了前所未有的電力需求。下一...
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FlexBuild構(gòu)建Debian 12,在“tflite_ethosu_delegate”上構(gòu)建失敗了怎么解決?
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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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Sentry ND網(wǎng)絡(luò)防御:實(shí)時無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案立即下載
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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)
IBM 被評為 2025 年 Gartner? 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺魔力象限領(lǐng)導(dǎo)者
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思必馳與上海交大聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室兩篇論文入選ICML 2025
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機(jī)器學(xué)習(xí)賦能的智能光子學(xué)器件系統(tǒng)研究與應(yīng)用
騰訊會議---六月直播 1.機(jī)器學(xué)習(xí)賦能的智能光子學(xué)器件系統(tǒng)研究與應(yīng)用 2.COMSOL聲學(xué)多物理場仿真技術(shù)與應(yīng)用 3.超表面逆向設(shè)計及前沿應(yīng)用(從基礎(chǔ)...
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隨著畢業(yè)季臨近,新一批畢業(yè)生即將開始新的旅程。他們希望用自己的熱情和技能對世界產(chǎn)生真正、切實(shí)的影響。
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低功耗、高散熱、長壽命:工控一體機(jī)廠家聚徽痛點(diǎn)攻克技術(shù)方案
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智聚邊緣 創(chuàng)見未來丨貿(mào)澤電子2025技術(shù)創(chuàng)新論壇探討“邊緣AI與機(jī)器學(xué)習(xí)”新紀(jì)元
2025年5月22日–提供超豐富半導(dǎo)體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入(NPI)代理商貿(mào)澤電子(MouserElectronics)宣布將于5月28-2...
2025-05-22 標(biāo)簽:電子機(jī)器學(xué)習(xí)貿(mào)澤電子 377 0
智聚邊緣 創(chuàng)見未來 貿(mào)澤電子2025技術(shù)創(chuàng)新論壇探討“邊緣AI與機(jī)器學(xué)習(xí)”新紀(jì)元
2025年5月22日 –? 提供超豐富半導(dǎo)體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics)宣布將...
2025-05-22 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)邊緣AI 248 0
Gartner發(fā)布云技術(shù)發(fā)展的六大趨勢
Gartner發(fā)布未來四年云技術(shù)發(fā)展的六大趨勢,包括對云技術(shù)不滿、人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)、多云和跨云、可持續(xù)性、數(shù)字主權(quán)以及行業(yè)解決方案。Ga...
2025-05-19 標(biāo)簽:Gartner人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 367 0
如何應(yīng)對邊緣設(shè)備上部署GenAI的挑戰(zhàn)
過去十年間,人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)逐漸被Transformer和生成式人...
2025-04-30 標(biāo)簽:cpu人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 579 0
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