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【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之综述

时间:2020-01-27 17:37:25 出处:大发幸运飞艇_大发幸运飞艇官网

尽管有剪枝等等妙招,一棵树的生成肯定还是不如多棵树,因此都有了随机森林,避免决策树泛化能力弱的缺点。根据训练数据,构造m个CART决策树,这m个CART形成随机森林,通过投票表决结果,决定数据属于哪一类(投票机制有一票否决制、少数服从多数、加权多数),这只是随机森林的妙招。

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神经网络是多个神经元连接起来构成,如下图示。

人人用得起的机器学习平台↓

PAI(Platform of Artificial Intelligence: http://pai.alibaba-inc.com)作为阿里巴巴集团的机器学习算法平台,都须要支持客户结合每每每每个人业务场景打造专业、高效的智能避免方案。

人工智能的研究领域也在不断扩大,以前富含专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言避免、推荐系统等多个领域。都须要毫不夸张地说,人工智能技术正在像400多年前的电力一样,即将改变每个行业。每个企业都有希望在这次浪潮中掉队,怎么才能 才能 并能利用AI帮助当事人的企业进行转型呢?AI领域著名学者吴恩达在前不久针对该大大问题 ,发表了《AI转型指南》。

    

DBSCAN聚类英文全写为Density-based spatial clustering of applications with noise,是并不是基于数据密度的无监督聚类算法。 在聚类空间中的一定区域内,用给定的半径阈值和数量阈值,筛选出核心点及核心点的领域点,通过密度可达、密度相连的定义,实现数据点的聚类。 在 2014 年,DBSCAN在数据挖掘会议 KDD 上获颁发了 Test of Time award,该奖项是颁发给你這個 于理论及实际层面均获得持续性的关注的算法。和传统的K-Means算法相比,DBSCAN最大的不同只是不须要输入类别数k,当然它最大的优势是都须要发现任意形状的聚类簇,而都有像K-Means,一般仅仅使用于凸的样本集聚类。同去它在聚类的同去还都须要找出异常点,这点和BIRCH算法这类。一般来说,以前数据集是稠密的,因此数据集都有凸的,什么什么都这么 用DBSCAN会比K-Means聚类效果好不要 不要 不要 不要 有。以前数据集都有稠密的,则不推荐用DBSCAN来聚类。

PAI-DSW(Data science workshop)是专门为算法开发者准备的云端强度学习开发环境,用户都须要登录DSW进行代码的开发并运行工作。目前DSW内置了PAI团队强度优化过的Tensorflow框架,同去也都须要通过打开console对话窗口自行安装须要的第三方库。

机器学习大致都须要分为监督学习和非监督学习。监督式学习,由已有的数据包括输入输出,训练模型函数;因此把新的输入数据带入模型函数,预测数据输出。函数的输出以前是有有另4个连续的值,则称为回归分析,以前输出是离散数值,则称作分类。与监督学习相对应的是无监督学习,此时数据什么什么都这么 标注信息,聚类是典型的无监督学习。

神经网络是强度学习的基础,强度学习只是富含多个隐藏层(hidden layer)的强度神经网络。神经网络的基本组成单元叫做神经元(neuron),感知器(perceptron)是并不是早期的神经元形状,在上个世纪五六十年代就被提出来了,如下图示,通过下图都须要理解神经元的基本形状和原理。

此外,常用的回归妙招还有对于线性回归做了约束变化的岭回归,非线性的树回归等。

利用PAI进行商品价格预测,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/6923400?spm=a2c4e.11155435.0.0.198c3312GZLeWS

文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/692349?spm=a2c4e.11155435.0.0.9ea93312sjbx5D

【待补充】

当然,PAI-Studio中也提供了那些算法组件。

逻辑回归,logistic回归本质上是线性回归,只是在形状到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把形状线性求和,因此使用函数g(z)将最为假设函数来预测。g(z)都须要将连续值映射到0和1上。logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数只是

公式的右边是总结历史,公式的左边是预知未来,以前把Y看出类别,X看出形状,P(Yk|X)只是在已知形状X的情况表下求Yk类别的概率,而对P(Yk|X)的计算又完整转化到类别Yk的形状分布上来。朴素贝叶斯算法逻辑简单,容易实现,计算过程中的时间空间开销也比较小。朴素贝叶斯假设属性之间相互独立,你這個 假设在实际过程中往往是不成立的。在属性之间相关性越大,分类误差也就越大。

阿里云机器学习平台:https://help.aliyun.com/product/400347.html?spm=a2c4g.11186623

如下图示,在阿里云机器学习平台开通账号以前,进入管理控制台—可视化建模,根据当事人的须要新建项目,进入机器学习即可进入到PAI-Studio进行使用。

AdaBoost,次责分类算法都有当事人的优缺点,亲戚亲戚大伙把分类效果都有很好的分类器叫做弱分类器,分类效果好的分类器叫做强分类器。Adaboost算法基本原理只是将多个弱分类器(弱分类器一般选用单层决策树)进行合理的结合,使其成为有有另4个强分类器。Adaboost采用迭代的思想,每次迭代只训练有有另4个弱分类器,训练好的弱分类器将参与下一次迭代的使用。也只是说,在第N次迭代中,一共都有N个弱分类器,其中N-有有另4个是以前训练好的,其各种参数都有再改变,本次训练第N个分类器。其中弱分类器的关系是第N个弱分类器更以前分对前N-有有另4个弱分类器没分对的数据,最终分类输出要看这N个分类器的综合效果。

聚类算法是比较典型的非监督学习。聚类算法的应用也是十分广泛的,在新闻热门话题聚类、图像分割、用户画像分析聚类进行个性化推荐、基因工程等多个领域都有很好的应用。聚类算法直观地理解,只是将这类的对象归到同有有另4个簇中,将不这类的对象归到不同簇,簇内的对象越这类,聚类的效果越好。常见的聚类算法有K-means、K-medoids、DBSCAN、层次聚类、谱聚类等。

回归与分类的不同,就在于其目标变量是连续数值型。回归分析根据已知数据训练出模型(即回归方程),对新的数据预测时,只须要代入到模型,计算出预测数值。回归几乎都须要应用到任何事情,比如预测商品价格、股价趋势预测、预测明日气温、预测并不是情况表处在概率(可根据概率大小转化为分类大大问题 )、预测广告点击率进行排序等。比较常用的回归妙招主要有线性回归和逻辑回归。

结合上一节介绍,PAI为机器学习提供了高效的避免方案,其中主要可分为PAI-Studio、PAI-EAS、PAI-DSW有有另4个次责,PAI-Studio提供了可视化的机器学习组件,简单拖拽及配置即可构造机器学习避免方案,生成的算法模型可在PAI-EAS部署,提供在线预测服务。PAI-DSW则为开发者提供了整套的云端强度学习开发环境,算法开发者都须要非常方便的在该环境进行开发实战。

人工智能不不新的术语,你這個 概念由来已久,大约从400年代初刚刚结速,计算机科学家们刚刚结速设计都须要学习和模仿人类行为的算法。人工智能的发展曲折向前,伴随着数据量的上涨、计算力的提升,机器学习的火热,以及强度学习的爆发,人工智能迎来快速发展,飞快席卷全球。

单身王女士时不时逛某相亲网站,前前刚刚浏览了4000个男生,并给亲戚大伙打标了,不喜欢、一般喜欢、很喜欢有有另4个类别。该相亲网站的工程师,决定开发有有另4个算法推荐模型,给王女士依次推荐很喜欢,一般喜欢的男生。并都须要将你這個 算法模型应用到网站,吸引更多的单身青年注册使用,并都须要找到当事人喜欢的男/女亲戚大伙。

在PAI上想实现强度学习的避免方案,有并不是妙招,并不是是利用PAI-Studio提供的框架Tensorflow和Caffee,在该组件上传入相应的python源码并配置相应输入输出和参数,即可利用阿里云身旁支撑的资源进行强度学习的训练,如下图。

总之,人工智能、机器学习、强度学习以前深入到企业生产和当事人生活的方方面面。并能熟练运用机器学习避免生活生产当中的应用,掌握人工智能技术,对于企业和当事人的长远发展变得至关重要。



分类算法应用广泛,比如新闻内容分类、商品类目预测、文本情感话语分析、邮件垃圾过滤、图像分类、异常检测等。常见的分类算法有k近邻、朴素贝叶斯、决策树、SVM、利用adaboost增强弱分类器等。

后边依次对常用的分类算法进行了介绍,PAI-Studio中也提供了相应的算法组件,以前你可以使用,都须要直接拖拽对应组件,配置相关参数即可。

朴素贝叶斯,其中的朴素一词的来源只是假设各形状之间相互独立。你這個 假设使得朴素贝叶斯算法变得简单,但有都有牺牲一定的分类准确率。贝叶斯公式定义如下:

K-means聚类是发现给定数据集的k个簇,簇个数k是用户提前设定的超参数,每有有另4个簇通过其质心,即簇中所不为什么会么会的中心来描述。K-means的工作流程是曾经的:1) 随机选用k个初始点作为质心。 2)将数据集中的每个点分配到有有另4个簇中,具体只是为每个点找距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇。3)更新每个簇的质心,即更新为该簇所不为什么会么会的平均值。4)重复步骤2和3,直至收敛,即满足迭代次数以前质心基本不再变化。K-medoids算法是K-means算法的变型,其中最主要的不同在于以下两点:第1步骤中Kmedoids选用的质心须只是你這個 样本点的值,而都有任意值;更新质心的以前须要先计算cluster内所有样本点到其蕴富含另4个样本点的曼哈顿距离和(绝对误差),因此选出使cluster绝对误差最小的样本点作为质心。

阿里云机器学习平台PAI(Platform of Artificial Intelligence),为传统机器学习提供上百种算法和大规模分布式计算的服务;为强度学习客户提供单机多卡、多机多卡的高性价比资源服务,支持最新的强度学习开源框架;帮助开发者和企业客户弹性扩缩计算资源,轻松实现在线预测服务。

    

线性回比较简单,描述了自变量和因变量之间的简单线性关系,亲戚亲戚大伙的目标是通过形状的组合来学习到要预测函数式(线性式),亲戚亲戚大伙用X1,X2..Xn 去描述feature后边的分量,亲戚亲戚大伙都须要做出有有另4个估计函数:

其中,最常用的妙招是梯度下降法。

决策树,比较容易理解,以下图为例,根据某当事人的形状(年龄、不是 学生、信用情况表)来进行分类,判断不是 都须要放贷款给他。生成的决策树如下图示。决策树思想,实际上只是寻找最纯净的划分妙招,主要通过决策树的构造和剪枝。

怎么才能 才能 利用GAN自动生成二次元头像,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/692342?spm=a2c4e.11153959.0.0.78c47158aCVib7

pai上的强度学习避免方案

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的基本模型是在形状空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来避免二分类大大问题 的有监督学习算法,在引入了核妙招以前SVM也都须要用来避免非线性大大问题 。一般SVM有下面并不是:(1)硬间隔支持向量机(线性可分支持向量机):当训练数据线性可分时,可通过硬间隔最大化科学学有有另4个线性可分支持向量机。(2)软间隔支持向量机:当训练数据近似线性可分时,可通过软间隔最大化科学学有有另4个线性支持向量机。(3)非线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,可通过核妙招以及软间隔最大化科学学有有另4个非线性支持向量机。

K-medoids聚类都须要理解为K-means聚类的变种,其中K-means的初始簇中心点是随机的,K-medoids的初始中心点须只是样本中的点;K-means在迭代过程中重新计算质心是计算的平均值,而K-medoids则是先计算所有样本点到其蕴富含另4个样本点的曼哈顿距离之和(绝对误差),因此选用使绝对误差最小的样本点作为质心。此外K-medoids聚类的时间复杂性度更高,对于大规模的数据性能更好,最后聚类的簇中心点也一定是样本点中的有有另4个。

此外,常用的聚类算法还有EM聚类、谱聚类等,其中PAI-Studio提供了常用的聚类算法组件。

机器学习,作为实现人工智能的并不是妙招,对于人工智能的发展起着十分重要的作用。而强度学习,作为机器学习中的并不是技术,更是摧枯拉朽地实现了各种任务,极大推动了各个领域朝着人工智能的方向迈进。下面这张图,非常形象地概况了三者之间的关系。

        

在生活中,亲戚亲戚大伙时不时给亲戚大伙推荐你這個 当事人喜欢的东西,也时常接受别人的推荐。为什么会能保证推荐的电影以前美食只是亲戚大伙喜欢的呢?一般来说,亲戚亲戚大伙有有一当事人时不时对同有有另4个电影以前美食感兴趣,什么什么都这么 你喜欢的东西就很大程度上亲戚大伙也会比较感兴趣。在大数据的背景下,算法会我想寻找兴趣这类的那些人,并关注亲戚大伙喜欢的东西,以此来给亲戚亲戚大伙推荐以前喜欢的事物。

    

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂性度理论等多门学科。机器学习算法根据避免的任务类型,都须要分为分类算法、回归算法、聚类算法等,强度学习作为机器学习中比较特殊的一类算法,是神经网络算法的延伸和扩展。

文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/692343?spm=a2c4e.11153959.0.0.6fd17158ySDeJO

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k近邻算法(kNN),简单地说,是采用测量不同形状值之间距离的妙招进行分类。kNN的工作原理是:处在有有另4个样本集合,也称作训练样本集,因此样本集中每个数据都处在标签,即亲戚亲戚大伙知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入什么什么都这么 标签的新数据后,将新数据的每个形状与样本集中数据对应的形状进行比较,因此算法提取样本集中形状最这类数据(最近邻)的分类标签。一般来说,亲戚亲戚大伙只选用样本数据集中前k个最这类的数据,这只是k-近邻算法中k的出处。最后,选用k个最这类数据中老出 次数最多的分类,作为新数据的分类。

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接下来让亲戚亲戚大伙通过具体的实战案例,来进一步了解机器学习、PAI、实际案例是怎么才能 才能 完美结合的。

强度神经网络比浅层神经网络有更多形状上的优势,并能进行更多层次的抽象,在NLP、图像、语音等领域都有广泛的应用。强度学习是有有另4个框架,每个领域每个具体场景都都须要设计相应的网络形状来避免相应的大大问题 。强度学习的算法也非常多,比如CNN、RNN、LSTM等都属于强度学习比较常用的算法框架。最近几年,强度学习发展飞快,各种学习框架层出不穷,其富含不要 不要 不要 不要 有比较前沿也比较火爆的算法提出,比如GAN(生成对抗网络)、Bert模型等。

另外并不是强度学习避免方案是利用PAI-DSW(Data science workshop),该方案是专门为算法开发者提供的云端强度学习开发环境,详情及使用可参考使用文档。

某收藏爱好者,欲购买某知名品牌的积木套装。为了了解现在的市场行情,他埋点了关于该品牌积木的生成日期,不是 为全新的,积木数量,原始价格等形状和已交易的价格。他你可以根据那些数据,来预估现在市场上正在出售的积木价格,才都须要选用大约的价格购入,但他发现经凭借经验来预测那些价格,往往不够准确,因此繁琐重复的工作相当耗费精力。

logistic回撤除 都须要用来分类0/1大大问题 ,也只是预测结果属于0以前1的二值分类大大问题 。

GAN(生成对抗网络)主要的应用是自动生成你這個 东西,包括图像和文本等,比如随机给有有另4个向量作为输入,通过GAN的Generator生成一张图片,以前生成一串话语。Conditional GAN的应用更多你這個 ,比如数据集是一段文字和图像的数据对,通过训练,GAN都须要通过给定一段文字生成对应的图像。

PAI-Studio封装常用机器学习算法及富有的可视化组件,用户不不代码基础,通过拖拉拽即可训练模型。

,θ在这儿称为参数,在这的意思是调整feature中每个分量的影响力。以前亲戚亲戚大伙令X0 = 1,就都须要用向量的妙招来表示了:

PAI-Studio上通过拖拽算法组件,构建实验,进行模型训练,训练好的模型都须要一键部署到PAI-EAS。机器学习模型在线部署功能都须要将您的模型一键部署为Restful API,您都须要通过HTTP请求的妙招进行调用(使用说明文档)。

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