【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系(机器学习知识导论)(一)

简介: 【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系(机器学习知识导论)

前言

人工智能是一个庞大的研究领域。虽然我们已经在人工智能的理论研究和算法开发方面取得了一定的进展,但是我们目前掌握的能力仍然非常有限。机器学习是人工智能的一个重要领域,它研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并通过重新组织已有的知识结构来不断提高自身的性能。深度学习是机器学习中的一个研究方向,通过多层处理,将初始的“低层”特征表示逐渐转化为“高层”特征表示,从而可以用“简单模型”完成复杂的分类等学习任务。深度学习在人工智能的各个领域都有广泛的应用。

专栏介绍

许多人对AI技术有兴趣,但由于其知识点繁多,难以系统学习,学习没有方向等等问题。我们的专栏旨在为零基础、初学者和从业人员提供福利,一起探索AI技术,从基础开始学习和介绍。让你从零基础出发也能学会和掌握人工智能技术。

专栏说明

本专题文章以及涉及到整体系列文章主要涵盖了多个流行的主题,包括人工智能的历史、应用、深度学习、机器学习、自然语言处理、强化学习、Q学习、智能代理和各种搜索算法。这个人工智能教程提供了对人工智能的介绍,有助于您理解其背后的概念。我们的教程旨在为初级和中级读者提供完整的人工智能知识,从基本概念到高级概念。

学习大纲

与人类所的智能形成对比,人工智能是指机器所显示的智能。 本教程涵盖了以下整体学习路线内容:



前提条件

在学习人工智能之前,需要具备以下基本知识,以便轻松理解一些编程相关的功能。

  • 熟悉至少一种计算机语言,如C,C++,Java或Python(推荐Python)。
  • 对基本数学有一定的了解,如微积分、概率论、线性代数和数理统计等,不太懂也没事,我也会带着大家进行分析学习。

面向读者

本教程专为对人工智能有兴趣的毕业生、研究生以及将人工智能作为课程一部分的初中级学者设计,同时也包括一些专业人士需要了解的高级概念。

学习目标

本专栏主要提供了人工智能的介绍,可以帮助您理解人工智能背后的概念以及人工智能的应用,深度学习,机器学习,自然语言处理,强化学习,Q学习,智能代理,各种搜索算法等。

  • 学习后将掌握:机器学习和深度学习的概念,常用的机器学习算法和神经网络算法。
  • 人工神经网络,自然语言处理,机器学习,深度学习,遗传算法等各种人工智能领域的基本概念及其在Python中的如何实现。
  • 认识和掌握相关人工智能和Python编程的基本知识。 还会掌握了AI中使用的基本术语以及一些有用的python软件包,如:nltk,OpenCV,pandas,OpenAI Gym等。

核心内容

本章的核心内容路线包括以下四个方面组成,主要围绕着机器学习的相关知识概论和知识基础进行分析和介绍,让大家打好基础。



机器学习的概念定义

说到机器学习,我们就需要在回顾一下人工智能的概念,这样子方便我们进行对比和分析两者之间的关系。

回顾人工智能

【人工智能(Artificial intelligence)是一门涉及理论、方法、技术及应用系统的新兴技术科学,其研究和开发旨在模拟、扩展和延伸人类智能】。人工智能作为一个笼统而宽泛的概念,其最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。虽然人工智能的发展始于上世纪50年代,但由于当时的数据和硬件设备等限制,其发展缓慢。

机器学习概念

【机器学习(Machine Learning)是一种使用数据和算法来模仿人类学习方式的数据分析技术,它是人工智能和计算机科学的产物】。机器学习通过从经验中学习,逐步提高准确性,并能够在不依赖预先确定的方程式模型的情况下直接从数据中“学习”信息。

国外知名学者对机器学习的定义

Well-posed Learning Problem:A computer program is said to learn from experience (E) with respect to some task (T)and some performance measure (P),if its performance on T,as measure by P,improves with experience E.(Tom Mitchell,1998)

中文翻译

适定学习问题:据说计算机程序可以从经验中学习(E对于某个任务 (T) 和某个绩效指标 ( P ),如果它的绩效P对T的评价随着经验e的提高而提高(汤姆·米切尔,1998)。



机器学习发展历程

1956年,人工智能这一术语被提出,用于探索一些问题的有效解决方案。后来,美国国防部借助“神经网络”这一概念,开始训练计算机模仿人类的推理过程。随着时间的推移,谷歌、微软等科技巨头改进了机器学习算法,并将查询的准确度提升到了新的高度。从2010年起,随着数据量的增加、算法、计算和存储容量的提高,机器学习得到了更进一步的发展。


机器学习和人工智能的关系

机器学习(Machine learning)是人工智能的子集,是实现人工智能的一种途径,但并不是唯一的途径



它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。大概在上世纪80年代开始蓬勃发展,诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。

机器学习和人类学习的对比

计算机模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身。

人类学习的行为处理模式




机器学习的行为处理模式



经典的「垃圾邮件过滤」应用

通过经典的「垃圾邮件过滤」应用,我们再来理解下机器学习的原理。

应用程序

「垃圾邮件过滤」是一个经典的机器学习应用,可以帮助用户自动过滤掉垃圾邮件,减少骚扰和安全风险。在这个应用中,机器学习的原理是通过对已知的垃圾邮件和非垃圾邮件进行分析和分类,建立一个可用于分类的模型。

原理分析

在这个例子中:

  • T:将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件
  • E:看着你将电子邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件
  • P:正确分类为垃圾邮件/非垃圾邮件的电子邮件数量(或分数)

在训练模型时,我们通过对分类结果的评估,来优化模型的准确性和鲁棒性。最终,模型会根据邮件的内容或其他特征,自动判断是否为垃圾邮件,并进行过滤。这种基于机器学习的垃圾邮件过滤方式,可以有效提高用户的工作效率和信息安全性。

机器学习三要素

机器学习三要素包括数据、模型、算法。



这三要素之间的关系,可以用下面这幅图来表示:


数据(数据驱动)

数据驱动指我们基于客观的量化数据,进行主动的采集、分析和处理,以支持决策的一种方法。



通过数据的收集和分析,我们可以获得更具可信度和准确性的信息和洞察,从而作出更为明智的决策。相对而言,经验驱动则更加依赖主观经验和直觉判断,容易受到情感和偏见的影响,这种“拍脑袋”的方式风险较大,常常不能得出准确的决策。因此,数据驱动的方式更加可靠和客观,已成为现代科学和工业界中不可或缺的一部分。

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训练集与数据集

数据驱动中会涉及到以下两个概念(训练集与数据集):

  • 训练集(Training Set):训练集是用来训练模型的数据集合。在房价预估中,我们可以使用已知的历史数据来训练模型,例如,历史房价数据、房屋面积、房间数量等特征作为模型的输入,真实房价作为模型的输出。通过训练集的数据,我们可以确定拟合曲线的参数,以建立一个准确的模型。
  • 测试集(Test Set):测试集是为了测试已经训练好的模型的精确度而准备的数据集合。在房价预估中,我们可以将未知的数据样本(例如,新的房屋面积和房间数量等特征)作为输入,通过之前训练好的模型来预测它的房价。然后,我们可以将这个预测值与真实的房价进行比较,从而来衡量模型的精确度。通过不断地测试和改进,我们可以得到一个越来越准确的模型,以预测未知的房价。

模型

模型是指为了基于数据X做出决策Y而提出的假设函数。模型可以有不同的形态,常见的有计算型和规则型。

计算型模型是通过对大量的数据进行训练,学习到数据特征之间的关系,并根据这些关系进行决策。常见的计算型模型包括神经网络模型、决策树模型、逻辑回归模型等。

规则型模型则是将人类的专业知识和经验转化为机器可以理解和实现的规则形式,通过规则匹配和逻辑推理来进行决策。常见的规则型模型包括专家系统、知识图谱等。

无论是哪种形态的模型,都需要从数据中学习、提取有用的特征,训练出可以作出准确决策的假设函数。通过不断的优化和调整,模型可以不断提高预测和决策的准确性和鲁棒性。


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