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机器学习

推荐:有助于你掌握机器学习的十三个框架

作者:Serdar Yegulalp

在过去的一年里,机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临,并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长,这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来,并将这项技术提供给更广大范围的开发者。

这里有新鲜出炉的机器学习框架,既有初次露面的,也有重新修改过的。这些工具被大众所注意,或是因为其出处,或是因为以新颖的简单方法处理问题,或是解决了机器学习中的某个特定难题,或者是上述的所有原因。

有助于你掌握机器学习的十三个框架

1、Apache Spark MLlib

人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么?

我们周围的事物正变得越来越智能。

从汽车到智能手机,到数字助理,甚至包括机器人。我们不只是在讲每天层出不穷的、突破性的新功能。更重要的是,设备、计算机和机器都在聪明地执行任务。它们是如何做到的呢?通过人工智能,也就是AI。

“人工智能”一词最早由认知科学家约翰·麦卡锡在研究中提出,他写到,“这项研究基于一种推测,即任何学习行为或其它智力特征,在原则上都可以被精确地描述,从而可以制造出一台机器来模拟它。”这种描述在今天仍然适用,只是复杂性增加了一些。

人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么?

你也许最近经常听到“人工智能”和另外几个词汇同时出现,特别是“机器学习”和“深度学习”。它们经常被互换使用,尽管它们存在关联,但其实并非同一事物。

这样说可能会让人感到困惑。我们通过一个经典的例子来解释人工智能、机器学习和深度学习之间的区别:比较苹果和橙子。

人工智能

机器学习在IT运维中的应用

IT 运维中,机器学习是什么?

现如今,人工智能和机器学习已经渗透进了每个领域,它从根本上改变和影响了这些领域的业务模式、技术架构以及方法论。同样在 IT 运维与 Devops 中也是如此。作为 IT 运维团队,我们真正关注的是机器学习如何提供实时事件的管理能力,从而帮助较大规模的企业提高服务质量。这其中的关键点就在于在用户发现问题之前提早探测异常,进而减少生产事故与中断带来的负面影响。

那么在 IT 运维中,机器学习是什么?

在 wiki 中机器学习的定义如下:
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

也就是说,随着任务的不断执行,经验的积累会带来计算机性能的提升。

和传统模式说再见,看机器学习如何走向深度学习?

作者:小鲸

主流的科技公司已在积极地把自己定位成AI或者机器学习公司:谷歌把“AI先行”作为公司战略,Uber自带机器学习的血统,而各种AI研究实验室更是层出不穷。

这些公司都在想尽办法说服世界,“机器智能的革命时代正在到来”。它们尤其强调深度学习,因为这些都在推动自驾汽车、虚拟助手等概念的发展。

尽管现在这些概念很流行,然而当下的实践却没那么乐观。

现在,软件工程师和数据科学家仍在使用许多几年前的算法和工具。

这也意味着,传统的机器学习模式仍在支撑着大多数AI的应用,而不是深度神经网络。工程师仍然用传统工具来处理机器学习,但是这并不起作用:采用数据建模的流水线最终由零散、不兼容的片段构成。这种情况在逐渐变化,因为大型科技公司正在研发具有端到端功能的特定机器学习平台。

和传统模式说再见,看机器学习如何走向深度学习?

机器学习“三明治”中夹了什么?

关于机器学习你必须了解的十个真相

作为一个经常向非专业人士解释机器学习的人,我整理了以下十点内容作为对机器学习的一些解释说明。

1、机器学习意味着从数据中学习;而AI则是一个时髦的词。机器学习并不像天花乱坠的宣传那样:通过向适当的学习算法提供适当的训练数据,你可以解决无数的难题。把它称之为AI吧,如果这有助于销售你的AI系统的话。但你要知道,AI只是一个时髦的词,这只代表了人们对它的期望而已。

2、机器学习主要涉及到数据和算法,但最主要的还是数据。机器学习算法特别是深度学习的进步,有很多令人兴奋的地方。但数据是使机器学习成为可能的关键因素。机器学习可以没有复杂的算法,但不能没有好的数据。

3、除非你有大量的数据,否则你应该坚持使用简单的模型。机器学习根据数据中的模式来训练模型,探索由参数定义的可能模型的空间。如果参数空间太大,就会对训练数据过度拟合,并训练出一个不能使自己一般化的模型。如果要对此做详细解释的话,需要进行更多的数学计算,而你应该把这一点当作为一个准则,让你的模型尽可能得简单。

人工智能、数据挖掘、机器学习和深度学习的关系

一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。

二、数据挖掘

数据挖掘(Data Mining),顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息,按照教科书的说法,这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”,信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中,企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”,支持决策。所以,数据挖掘更偏向应用。

数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

三、机器学习

如何入门Python与机器学习

编者按:本书节选自图书《Python与机器学习实战》,Python本身带有许多机器学习的第三方库,但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,本书会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。

“机器学习”在最近虽可能不至于到人尽皆知的程度,却也是非常火热的词汇。机器学习是英文单词“Machine Learning”(简称ML)的直译,从字面上便说明了这门技术是让机器进行“学习”的技术。然而我们知道机器终究是死的,所谓的“学习”归根结底亦只是人类“赋予”机器的一系列运算。这个“赋予”的过程可以有很多种实现,而Python正是其中相对容易上手、同时性能又相当不错的一门语言。本文打算先谈谈机器学习相关的一些比较宽泛的知识,再介绍并说明为何要使用Python来作为机器学习的工具。最后,我们会提供一个简短易懂的、具有实际意义的例子来给大家提供一个直观的感受。

具体而言,本章主要涉及的知识点有:

• 机器学习的定义及重要性;
• Python在机器学习领域的优异性;
• 如何在电脑上配置Python机器学习的环境;
• 机器学习一般性的步骤。

入行AI最需要的五大技能

摘要: 作为一名软件工程师,我们应该活到老学到老,时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时,还要能活学活用,在工作中使用最合适的工具,以提高工作效率。随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地,越来越多的程序员加入AI领域,那么,入行AI领域需要哪些技能呢?

把机器学习当做一种技能

作为一名软件工程师,我们应该活到老学到老,时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时,还要能活学活用,在工作中使用最合适的工具,以提高工作效率。随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地,它成为了广大工程师迫切希望掌握的一门课题。

机器学习比一个新的框架更难掌握。要成为一名高效的实践者,你需要深入理解该领域相关的理论,广泛了解这个行业的现状,以及具备以非确定性的方式构建问题的能力。

你可以在网上找到很多教程来教你如何在一个精心挑选过的数据集上训练一个现成的模型,并使之达到不错的准确性。事实上,具备更多的相关技能是成为一个高效机器学习工程师的关键。

以下是我们与50多个顶尖机器学习团队的一些对话,他们来自海湾地区和纽约,这次来到Insight公司是为了探求人工智能从业者需要共同面对的问题​​,并希望能够加快自己融入应用人工智能领域的步伐 。

机器学习教材中的 7 大经典问题

作者:戴文渊

如果希望了解机器学习,或者已经决定投身机器学习,你会第一时间找到各种教材进行充电,同时在心中默认:书里讲的是牛人大神的毕生智慧,是正确无误的行动指南,认真学习就能获得快速提升。但实际情况是,你很可能已经在走弯路。

科技发展很快,数据在指数级增长,环境也在指数级改变,因此很多时候教科书会跟不上时代的发展。有时,即便是写教科书的人,也不见得都明白结论背后的“所以然”,因此有些结论就会落后于时代。针对这个问题,第四范式创始人、首席执行官戴文渊近日就在第四范式内部分享上,向大家介绍了机器学习教材中的七个经典问题。本文根据演讲实录整理,略有删减。

有时我们会发现,在实际工作中,应该怎么做和教科书讲的结论相矛盾,这时候要怎么办呢?难道教科书中的结论出错了?事实上,有时确实如此。所以今天我就想和大家分享一下机器学习教材中的一些经典问题,希望对大家今后的工作和学习有所帮助。

神经网络不宜超过三层

大数据+AI促进机器学习

AI和大数据都是目前炙手可热的新兴技术,如果把它们结合在一起,又会怎么样呢?目前,研究人员正在为这一方向而努力,让大数据与AI结合而更好地发展。随着科技的发展,人们逐渐意识到大数据和AI结合将会产生更为强大的能力。

大数据和AI结合的期望如何

AI在大数据上的应用是当下最重要的技术突破。它不仅重新定义了企业利用数据创造价值的方法,还促成了机器学习的空前发展。

企业通过访问大量资料组来学习,并获得惊人的成果。这样看,企业从一个基于假设的研究方法快速转向一个更加集中的“数据优先”战略也不足为怪。

大数据如何让AI获得突破性进展

现在,得益于科技的发展,企业皆可处理海量的数据。而在以前,他们不得不为此配备功能强大而昂贵的硬件和软件。数据的广泛使用正是促成这一行业创新变化的范式转变。

大量数据组的可用性能与机器学习的突破性进展相符合,这主要是因为出现了更好、更精细的AI算法。

这些突破性进展的最佳代表是“虚拟代理(通常被称为聊天机器人)”。以前,聊天机器人在识别某些特定的短语、地方口音、方言时有一定的困难,但是通过一段时间的发展,它现在已经获得了极大的进步。

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