机器学习

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。

深度 | 神奇的神经机器翻译:从发展脉络到未来前景

机器翻译(MT)是借机器之力「自动地将一种自然语言文本(源语言)翻译成另一种自然语言文本(目标语言)」。使用机器做翻译的思想最早由 Warren Weaver 于 1949 年提出。在很长一段时间里(20 世纪 50 年代到 80 年代),机器翻译都是通过研究源语言与目标语言的语言学信息来做的,也就是基于词典和语法生成翻译,这被称为基于规则的机器翻译(RBMT)。随着统计学的发展,研究者开始将统计模型应用于机器翻译,这种方法是基于对双语文本语料库的分析来生成翻译结果。这种方法被称为统计机器翻译(SMT),它的表现比 RBMT 更好,并且在 1980 年代到 2000 年代之间主宰了这一领域。1997 年,Ramon Neco 和 Mikel Forcada 提出了使用「编码器-解码器」结构做机器翻译的想法 。几年之后的 2003 年,蒙特利尔大学 Yoshua Bengio 领导的一个研究团队开发了一个基于神经网络的语言模型 ,改善了传统 SMT 模型的数据稀疏性问题。他们的研究工作为未来神经网络在机器翻译上的应用奠定了基础。

神经机器翻译的诞生

机器学习填坑:你知道模型参数和超参数之间的区别吗?

机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同,而模型超参数常被称为模型参数,这样,很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义,并进行了对比,指出了二者本质上的区别:模型参数是模型内部的配置变量,可以用数据估计模型参数的值;模型超参数是模型外部的配置,必须手动设置参数的值。

我们在做研究的时候,会碰到很多术语。有时,在不同的研究领域还会出现同样名称的术语。比如,统计学、经济学中经常使用的“模型参数”和“模型超参数”,在机器学习中也同样存在。

机器学习领域中的“模型参数”“模型超参数”在作用、来源等方面都有所不同,初学者如果对二者没有明确的认识,学习起来往往会比较吃力,尤其是那些来自统计学和经济学领域的初学者们。

为了让大家在应用机器学习时,对“参数模型”和“超参数模型”有一个清晰的界定,在这篇文章中,我们将具体讨论这两个术语。

首先,我们来看一下“参数”是什么?

参数作为模型从历史训练数据中学到的一部分,是机器学习算法的关键。

统计学中的“参数”:

在统计学中,你可以假设一个变量的分布,比如高斯分布。高斯分布的两个参数分别是平均值(μ)和标准差(sigma)。这在机器学习中是有效的,其中这些参数可以用数据估计得到并用作预测模型的一部分。

编程中的“参数”:

机器学习中容易犯的七个的错

在工程中,有多种方法来构建一个关键值存储,并且每个设计都对使用模式做了不同的假设。在统计建模,有各种算法来建立一个分类,每一个算法的对数据集有不同的假设。

在处理少量的数据时,尽量多的去尝试更多的算法是合理的,并且去 选择最好的算法建立在实验成本低的情况下。但是,当我们碰到“大数据”时,就需要对数据进行前期分析,然后相应的设计建模流程。(例如预处理、建模、优化算法、评价,产品化)

现在出现了很多的算法,而且有几十种方法来解决给定的建模问题。每个模型假设不同的东西,如何使用和验证哪些假设是否合理的其实并不明显。在工业中,大多数从业者选择的建模算法,都是他们最熟悉的,而不是选择一个最适合数据的。接下来,我来分享一些经常我们会忽略并犯错的地方,谢谢大家指正点评!( 注:标题就用英语,感觉更贴近机器学习算法的原意 )

1. Take default loss function for granted(理所当然的采用默认损失函数)

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