機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，它教會計算機(jī)從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用計算方法直接從數(shù)據(jù)中 "學(xué)習(xí) "信息，而不依賴于作為模型的預(yù)定方程。隨著可用于學(xué)習(xí)的樣本數(shù)量的增加，算法會自適應(yīng)地提高性能。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種專門形式。這篇文章為大家?guī)硪?strong>COMP5328為例的機(jī)器學(xué)習(xí)課業(yè)輔導(dǎo)技巧。

一、課程主要方向

機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以解釋和概括數(shù)據(jù)。本課程介紹一些基本的機(jī)器學(xué)習(xí)概念、學(xué)習(xí)問題和算法，以便理解和簡單回答數(shù)據(jù)解釋和概括中出現(xiàn)的許多問題。例如，不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型為何有效?如何進(jìn)一步改進(jìn)它們?如何使它們適應(yīng)不同的目的?

二、機(jī)器學(xué)習(xí)如何工作

機(jī)器學(xué)習(xí)使用兩種類型的技術(shù)：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，前者是在已知的輸入和輸出數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型，以便預(yù)測未來的輸出;后者是在輸入數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式或內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

1.監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)建立了一個模型，可在不確定的情況下根據(jù)證據(jù)進(jìn)行預(yù)測。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法采用一組已知的輸入數(shù)據(jù)和已知的數(shù)據(jù)響應(yīng)(輸出)，并對模型進(jìn)行訓(xùn)練，以生成對新數(shù)據(jù)響應(yīng)的合理預(yù)測。如果您有要預(yù)測的輸出的已知數(shù)據(jù)，請使用監(jiān)督學(xué)習(xí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)使用分類和回歸技術(shù)來開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。分類技術(shù)可以預(yù)測離散的響應(yīng)--例如，電子郵件是真實的還是垃圾郵件，或者腫瘤是癌癥還是良性的。分類模型將輸入數(shù)據(jù)分門別類。典型應(yīng)用包括醫(yī)學(xué)成像、語音識別和信用評分。

如果數(shù)據(jù)可以被標(biāo)記、分類或分成特定的組或類別，就可以使用分類。例如，手寫識別應(yīng)用使用分類來識別字母和數(shù)字。在圖像處理和計算機(jī)視覺中，無監(jiān)督模式識別技術(shù)用于對象檢測和圖像分割。最常見的分類算法可在此處找到。

回歸技術(shù)可預(yù)測連續(xù)反應(yīng)--例如，難以測量的物理量，如電池充電狀態(tài)、電網(wǎng)負(fù)荷或金融資產(chǎn)價格。典型應(yīng)用包括虛擬傳感、電力負(fù)荷預(yù)測和算法交易。

2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)

無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式或內(nèi)在結(jié)構(gòu)。它用于從由無標(biāo)簽響應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集中得出推論。

聚類是最常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)。它用于探索性數(shù)據(jù)分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式或分組。聚類分析的應(yīng)用包括基因序列分析、市場研究和物體識別。

例如，如果一家手機(jī)公司想優(yōu)化其手機(jī)信號塔的建設(shè)位置，他們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來估計依賴其信號塔的人群集群數(shù)量。一部手機(jī)一次只能與一個信號塔通話，因此該團(tuán)隊使用聚類算法來設(shè)計信號塔的最佳位置，以優(yōu)化客戶群體或集群的信號接收。

3.如何決定使用哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法?

選擇正確的算法似乎令人不知所措--有監(jiān)督和無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法多達(dá)幾十種，每種算法都采用不同的學(xué)習(xí)方法。

沒有最好的方法，也沒有放之四海而皆準(zhǔn)的方法。要找到合適的算法，部分原因在于反復(fù)試驗--即使是經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家也無法在沒有嘗試的情況下判斷算法是否有效。但是，算法的選擇還取決于您所處理的數(shù)據(jù)的規(guī)模和類型、您希望從數(shù)據(jù)中獲得的洞察力，以及將如何使用這些洞察力。

以下是在監(jiān)督式和非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)之間做出選擇的一些指導(dǎo)原則：

如果您需要訓(xùn)練一個模型來進(jìn)行預(yù)測(如溫度或股票價格等連續(xù)變量的未來值)或分類(如從網(wǎng)絡(luò)攝像頭視頻片段中識別汽車制造商)，請選擇監(jiān)督學(xué)習(xí)。

如果你需要探索數(shù)據(jù)，并希望訓(xùn)練一個模型來找到一個好的內(nèi)部表示方法，比如將數(shù)據(jù)分割成群，那么就選擇無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

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