• 机器学习分类

    监督式学习和非监督式学习的综合,不是所有案例都有标注类型,只有部分输入有输出标签。相当于,老师给你举了几个例子,你通过这些例子自己学习其他输入顺藤摸瓜得出答案。适用场景:如果取得所有output tag很难或...
    文章 2018-09-16 1375浏览量
  • AI 研究的下一站是无监督学习(附完整视频)

    3.模拟器提高无监督学习的效率是大势所趋。演讲完整视频如下。该视频长 75 分钟,并包含大量专业术语,因此雷锋网节选关键内容做了视频摘要,以供读者浏览。以下为视频摘要: 一、无监督学习的重要性 AI 技术的...
    文章 2017-08-01 1495浏览量
  • 从概念到应用,全面了解强化学习

    监督式学习就好比你在学习的时候,有一个导师在旁边指点,他知道怎么是对的怎么是错的,但在很多实际问题中,例如 chess,Go,这种有成千上万种组合方式的情况,不可能有一个导师知道所有可能的结果。而这时,强化...
    文章 2017-08-02 1693浏览量
  • 开发者自述:我是这样理解强化学习

    监督式学习就好比你在学习的时候,有一个导师在旁边指点,他知道怎么是对的怎么是错的,但在很多实际问题中,例如 chess,Go,这种有成千上万种组合方式的情况,不可能有一个导师知道所有可能的结果。而这时,强化...
    文章 2017-08-02 1426浏览量
  • Spark入门实战系列-8.Spark MLlib(上)-机器学习及...

    在企业数据应用的场景下,人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。在图像识别等领域,由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据,目前半监督式学习是一个很热的话题。而强化学习更多地应用在机器...
    文章 2017-11-15 1439浏览量
  • 深度丨掌握地球?智能机器带来的真正风险

    这就是监督式学习,在它尚未理解看什么东西的时候,你得教它汽车是什么样子的。现在,计算机科学家在努力使这种学习变成几乎无需监督的,即非监督式学习。最终,我们希望机器能够理解物体和景象的概念本身,而不需要...
    文章 2017-11-02 1090浏览量
  • 机器学习在商业领域大有作为,但还需要跨过数据和政策...

    Forrester Research 副总裁兼高级分析和机器学习首席分析师 Mike Gualtieri 说:“无人监督的机器学习软件被要求发现可能有用的数据集群,而人类则分析这些数据,并决定下一步做什么。人们仍然需要对软件创建的数据...
    文章 2017-10-24 590浏览量
  • 问答Goodfellow:没有样例能不能训练机器学习算法?

    GAN和其他半监督式学习方法有可能把机器学习带入很多不同的长尾领域,这些领域没有展开大规模投资,无法收集像物体识别领域那么多的标记数据。问:深度学习未来五年有望看到哪些进展?答:我想强调一些别人可能忽视...
    文章 2018-01-01 728浏览量
  • 5分钟搞懂什么是深度学习

    深度学习的好处是监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释...
    文章 2018-07-25 2759浏览量
  • 从原理到代码:大牛教你如何 TensorFlow 亲手搭建...

    然后,但其实在工业界得最多的,其实还是监督式学习的方式,非监督式和增强学习现在在工业界的使用还是相对比较少。那其实我们今天也会主要以监督式的这种学习方式作为一个样例,来告诉大家怎样去完成一个监督式的...
    文章 2017-08-02 880浏览量
  • MXNet爆红,大神Yann LeCun和吴恩达最新演讲|AI科技...

    如今的深度学习系统现在的都是监督学习(supervised learning),输入的数据被人为加上标签。接下来的挑战在于,怎么让机器从未经处理的、无标签无类别的数据中进行学习,比方说视频和文字。而这就是无监督学习...
    文章 2017-08-01 1601浏览量
  • 人工智能的新希望——强化学习全解

    我想这里作者想要表达的是半监督学习区别于强化学习的地方是半监督学习没有强化学习的反馈这个机制。3、解决强化学习问题的基本框架 为了了解如何解决强化学习问题,我们将分析一个强化学习问题的经典例子––多摇臂...
    文章 2017-08-01 1046浏览量
  • 为什么吴恩达认为未来属于迁移学习

    更进一步,吴恩达预测的迁移学习商业应用爆发增长,究竟是否会发生?相比无监督学习和强化学系,迁移学习目前的曝光程度不高,但越来越多的人正把目光投向它。对于前两者,比如说被认为是“通用 AI”(General AI...
    文章 2017-08-02 1342浏览量
  • 干货|纽约大学陈溪:AlphaGo Zero技术演进的必然性...

    比如我们通过房间里的照片来识别人脸,某些方式进行一定的标注来确定人脸在什么地方,这时候我们就叫做有监督学习监督学习的框架如上图所示,根据预测的函数,把机器学习的特征映射到值域上。没有监督学习是...
    文章 2018-08-23 3181浏览量
  • 《构建实时机器学习系统》一第2章 实时监督式机器学习 ...

    如果X 代表自变量,Y 代表因变量,f 代表映射函数,b 代表映射函数的参数,那么监督式机器学习的任务就是找到恰当的函数f 和参数,让下面的映射尽量符合要求: y=f(x;b,e) 这里e为实际情况中的随机扰动项。下面...
    文章 2017-09-08 1477浏览量
  • 大咖|从Ian Goodfellow到Yann LeCun,对话Quora AI...

    速记加密(steganography)里的对抗性方法也引起了一些关注,半监督学习里的对抗方法(https://arxiv.org/abs/1605.07725)。原文发布时间为:2017-09-06编译:张礼俊 钱天培本文来自云栖社区合作伙伴“大数据...
    文章 2017-09-07 2017浏览量
  • AI 初学者入门指南:深度学习的五级分类

    在最近的演讲里,Yann LeCun 开始预测学习(predictive learning)来替代无监督学习。这是一个很有意思的转变:它展示出 LeCun 在如何做蛋糕这个问题上,观点发生了微妙变化。在他眼里,这是 AI 技术大幅进步所必需...
    文章 2017-08-01 1425浏览量
  • 深度:生成模型(GAN)的最新进展

    未来,不仅仅是 GAN 的更多改进值得被期待,无监督学习和生成模型的发展也同样值得关注。References: 1.《Generative Adversarial Nets》 2.《Conditional Generative Adversarial Nets》 3.《DRAW:A Recurrent ...
    文章 2017-08-01 1140浏览量
  • ​入门指南|人工智能的新希望-强化学习全解

    此外,还有第四种类型的机器学习方法,称为半监督学习(semi-supervised learning),其本质上是监督学习和无监督学习的结合(利用监督学习的标记信息,利用未标记数据的内在特征)。它类似于监督学习和半监督学习,...
    文章 2017-05-24 1365浏览量
  • 模式识别与机器学习第一讲(上)

    从机器学习里主流的三类问题——有监督学习、无监督学习、强化学习的定义开始,Bishop一个有监督学习里的回归问题引出了对误差函数、泛化、模型复杂度、正则化、过拟合、验证集等核心概念。PRML这本书号称是self-...
    文章 2017-10-24 1147浏览量
  • 主动学习入门篇:如何能够显著地减少标注代价

    此外,同时利用未标注样本和标注样本进行机器学习的算法可进一步归纳为三类:半监督学习、直推式学习和主动学习。文献[21]简要介绍了主动学习与半监督学习的异同点:“半监督学习和主动学习都是从未标记样例中挑选...
    文章 2020-09-24 3439浏览量
  • 学了这么久,你知道Python机器学习全流程是怎样的么?

    5.数据预处理完成,作为机器学习,我们肯定是要数据来训练模型,我们在训练模型时候是将数据所有字段(列)都考虑上么?一般来说并不是都使用,这里要聊一聊特征工程了。那什么是特征工程呢?特征工程是最大程度...
    文章 2018-10-18 1176浏览量
  • 人类太多余?且慢,先听AI科学家详解AlphaGo Zero的...

    如果说深度学习能在模式识别应用中取代人工设计特征,那么这里显示出强化学习能在启发搜索中取代人工设计评分函数。这个意义重大。启发搜索这个人工智能传统领域可能因此巨变,或许不亚于模式识别计算机视觉领域...
    文章 2018-01-17 553浏览量
  • AI 初学者入门指南:深度学习的五级分类

    在最近的演讲里,Yann LeCun 开始预测学习(predictive learning)来替代无监督学习。这是一个很有意思的转变:它展示出 LeCun 在如何做蛋糕这个问题上,观点发生了微妙变化。在他眼里,这是 AI 技术大幅进步所...
    文章 2017-08-01 1383浏览量
  • NASA计划后,阿里又透露了在强化学习领域的布局

    徐盈辉:搜索事业部的基础算法团队依托于 Flink 社区,自主研发了 Blink 流式计算引擎,并在此之上开发了称之为「Porsche」的大规模分布在线学习算法框架,并基于此算法框架,自主研发了算法组件库 ai4b。...
    文章 2017-06-20 2861浏览量
  • 近期看到AlphaGo算法最清晰的解读

    作者:西楼,USC神经科学的PHD&...value net用监督的深度学习去学模拟的得到的结果。value net 主要用于模拟(在线,下棋的时候)时,计算Q值,就是平均的形势判断。再回顾一下模拟,模拟的每一步是兼顾:...
    文章 2016-05-30 22964浏览量
  • AI 大行其道,你准备好了吗?谨送给徘徊于转行 AI 的...

    算法这么多,那么对于初学者应该怎么学习呢?我的答案是:分门别类很重要。基本上,对机器学习算法的分类普遍的观点是分为三大类:有监督学习,无监督学习,强化学习。有监督学习监督学习是指进行训练的数据包含...
    文章 2017-08-02 761浏览量
  • 大咖|英特尔中国研究院院长宋继强:我们是如何与...

    可以帮助我们解决很多挑战性的问题,比如图像的稀疏编码,对于复杂约束的满足,比如做填字游戏、速读,复杂模式的匹配、动态学习和适应的过程,整个系统怎么可能分布的快速适应到各种变化场景。很多问题是现在可以...
    文章 2017-11-22 3199浏览量
  • 如何高效入门数据科学?

    这篇文章通过客户流失预警的例子,讲述了使用前馈神经网络进行监督式学习的基本样例。实际操作部分,我们采用Tensorflow作为后端,tflearn作为前段,构造你自己的第一个深度神经网络。《如何Python和深度神经网络...
    文章 2018-02-20 1806浏览量
  • 零基础入门深度学习:感应器、线性单元和梯度下降

    这种情况下,为了弥补带标注样本的不足,我们可以监督学习方法先做一些聚类,让模型总结出哪些音节是相似的,然后再少量的带标注的训练样本,告诉模型其中一些音节对应的文字。这样模型就可以把相似的音节都...
    文章 2017-05-02 1184浏览量
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