机器学习

机器学习:集成学习(ensemble learning)(一)——原理概述

集成学习(ensemble learning)

集成学习通过构建多个个体学习器,然后再用某种策略将他们结合起来,产生一个有较好效果的强学习器来完成任务。基本原理如下图所示。这里主要有三个关键点:个体学习器的同质异质、个体学习器的生成方式、结合策略。

机器学习:集成学习(ensemble learning)(一)——原理概述

  •   同质异质

首先需要明确的是个体学习器至少不差于弱学习器。弱学习器常指泛化性能略优于随机猜测的学习器,例如二分类问题中精度略高于50%的分类器。对于训练数据若集成中的个体学习器为同一类型,例如都为BP神经网络或者都为决策树,则称同质集成。同样的道理,若个体学习器类型不同,例如既有决策树又有神经网络,则称异质集成。

  •   个体学习器的生成方式

深入机器学习之集成学习

集成学习体现了“More is always better”(多多益善)的思想,它是是目前机器学习的一大热门方向,所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测,从而提高整体分类器的泛化能力。

深入机器学习之集成学习

这张图片很清楚显示出其原理,假设需要预测的对象很大,每个模型可能只能处理其部分问题,多训练一些模型就能更有效率也更准确地得到预测结果。

1、Ensemble综述

(1) 概念:
  •   训练多个模型解决同一问题,组合后模型的泛化能力很有可能变强。
  •   即使某些分类器出错,其他分类器有希望将其纠正。
  •   集成学习也被称为committee-based learning或者multiply classifier systems。
  •   在竞赛和科研中有广泛应用。

(2)结构

盘点一下那些不知不觉中已经渗入生活的AI技术...

人工智能正越来越多的渗透入人们的生活,改变人们的生活,从自然语言生成到语音识别、从医疗诊断到商业决策,AI逐渐开始显露出巨大的优势,并且它的脚步不会停止。

1. 自然语言生成(NLG)

自然语言生成是人工智能的一个子学科,它可以将海量的数据转换成人类可读的文本,通过这样的方式实现与人类的交流。目前主要的应用是为客户提供报告生成和市场摘要等服务。通过对数据的分析、挖掘理解,从数据中抽取出有效的信息并总结成文本输出。优秀的AI还能实现自动排版和美化,做到可读性与优良的可视化效果。

盘点一下那些不知不觉中已经渗入生活的AI技术...

目前该技术主要由Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, and Yseop等公司提供。

深入机器学习之自然语言处理

自然语言处理(NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩,人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。自然语言处理作为人工智能领域的认知智能,成为目前大家关注的焦点。

基本概念

  •  自然语言处理既是一门技术也是一门学科。
  •  自然语言指人类使用的语言,如汉语、英语等
  •  语言是思维的载体,是人类交流的工具
  •  语言的两种属性:文字和声音
  •  人类历史上以文字形式记载和流传的知识占80%以上。

自然语言处理的定义:
"自然语言处理又称为自然语言理解,就是利用计算机为工具对人类特有的书面形式和又头形式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术。” —— 冯志伟《自然语言的计算机处理》

研究的基本问题

1. 语音学

2018年人工智能和机器学习的顶级趋势

自从人工智能(AI)这个术语在1955年由美国达特茅斯学院的人工智能大师John McCarthy创造以来,已经得到了长足的进步。63年之后,人工智能正在改变和颠覆医疗保健、金融科技以及其他行业的业务发展。虽然对真正人性化人工智能仍在继续探索当中,但大数据和机器学习(ML)的进步将帮助人工智能成为技术主流。

本文将介绍2018年的顶级人工智能和机器学习的发展趋势:

1. 医疗健康

咨询机构埃森哲公司表示,到2021年,美国人工智能医疗保健市场规模预计将达到66亿美元,其复合年增长率(CAGR)为40%。

医学成像和诊断公司正在推动人工智能在医疗健康技术方面的发展。例如,Arterys就是一种基于云计算放射科医师的人工智能助手,于2018年2月通过其Oncology AI套件获得美国食品和药物管理局(FDA)批准,用于分析肺和肝的肿瘤图像。

采用人工智能,个性化医疗保健和精准医疗也取得了长足的进步。今年8月,新加坡大学的研究人员使用人工智能来识别和优化骨髓瘤(一种血癌)的联合药物治疗。

2. 金融科技

强化学习十大原则

作者 | David Sliver
编译 | Xiaowen

原则#1:评估(Evaluation)推动进步

客观,量化的评估推动了进步:
●评估指标的选择决定了进度的方向
●可以说是项目过程中最重要的单一决策

排行榜驱动的(Leaderboard-driven)研究:
●确保评估指标对应最终目标
●避免主观评估(例如人工检查)

假设驱动的(Hypothesis-driven)研究:
●提出一个假设:
○“Double-Q学习优于Q-learning,因为它减少了向上偏差(upward bias)”
●在广泛的条件下验证假设
●比较相似的现有stat-of-the-art技术
●寻求理解而不是排行榜绩效

“”

原则#2:可伸缩性(Scalability)决定成功

●算法的可伸缩性是其相对于资源的性能梯度
○给定更多资源,性能如何提高?

最通俗的机器学习介绍

在本文中,我将描述数据分析是如何与机器学习相关的,还将揭开机器学习中的一些荒唐和错误的说法,并解释机器学习的过程和类型。

如果你不是一个人工智能专家,不要担心,我不会提及线性回归和k-均值聚类。

数据分析和机器学习

如果你认为大数据仅仅是关于SQL语句查询和海量的数据的话,那么别人也会理解你的,但是大数据真正的目的是通过对数据的推断,从数据中获取价值、从数据中发现有用的东西。例如,“如果我降低5%的价格,我将增加10%的销售量。”

数据分析是重要的技术,包括如下方面:

  •   描述性分析:确定所发生的事情。这通常涉及到描述发生了什么现象的报告。例如,用这个月的销售额与去年同期进行比较的结果。

  •   特征性分析:解释现象发生的原因,这通常涉及使用带有OLAP技术的控制台用以分析和研究数据,根据数据挖掘技术来找到数据之间的相关性。

  •   预测性分析:评估可能发生的事情的概率。这可能是预测性分析被用来根据你的工作性质、个人兴趣爱好,认为你是一个潜在的读者,以便能够链接到其他的人。

机器学习适合于预测性分析。

5分钟内看懂机器学习和深度学习的区别

在本文中,我们将研究深度学习和机器学习之间的差异。我们将逐一了解它们,然后讨论他们在各个方面的不同之处。除了深度学习和机器学习的比较外,我们还将研究他们未来的趋势和走向。

深度学习与机器学习简介

一、什么是机器学习?

通常,为了实现人工智能,我们使用机器学习。我们有几种算法用于机器学习。例如:
Find-S算法
决策树算法(Decision trees)
随机森林算法(Random forests)
人工神经网络
通常,有3种类型的学习算法:
1,监督机器学习算法用于进行预测。此外,该算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。
2,无监督机器学习算法:没有标签与数据点相关联。这些ML算法将数据组织成一组簇。此外,它需要描述其结构,使复杂的数据看起来简单,有条理,便于分析。
3,增强机器学习算法:我们使用这些算法来选择动作。此外,我们可以看到它基于每个数据点。一段时间后,算法改变其策略以更好地学习。

二、什么是深度学习?

机器学习之模型评估的方法总结

一、分类模型评估

1、混淆矩阵(confusion matrix)

TP(True Positive) —- 将正类预测为正类数
FN(False Negative) —- 将正类预测为负类数
FP(False Positive) —- 将负类预测为正类数
TN(True Negative) —- 将负类预测为负类数

机器学习之模型评估的方法总结

分类模型总体判断的准确率:反映分类器统对整个样本的判定能力,能将正的判定为正,负的判定为负
机器学习之模型评估的方法总结

人工智能、机器学习和深度学习的区别与联系?

人工智能的浪潮正在席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们耳边:人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解,那么他们之间有什么样的联系啦?

人工智能:从概念提出到走向繁荣

1956年,几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议,提出了“人工智能”的概念,梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后,人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中,并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年,人工智能一直在两极反转,或被称作人类文明耀眼未来的预言,或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前,这两种声音还在同时存在。

2012年以后,得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示,截至2017年一季度,基于领英平台的全球AI(人工智能)领域技术人才数量超过190万,仅国内人工智能人才缺口达到500多万。

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