【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之综述

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:新大发快三—大发彩票APP

逻辑回归,logistic回归本质上是线性回归,可是 我在社会形态到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把社会形态线性求和,随后使用函数g(z)将最为假设函数来预测。g(z)并能将连续值映射到0和1上。logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数可是 我

神经网络是多个神经元连接起来构成,如下图示。

在PAI上想实现厚度学习的防止方案,有并与非 最好的方法,并与非 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,即可利用阿里云面前支撑的资源进行厚度学习的训练,如下图。

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、算法僵化 度理论等多门学科。机器学习算法根据防止的任务类型,并能分为分类算法、回归算法、聚类算法等,厚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。

PAI-Studio封装常用机器学习算法及丰厚的可视化组件,用户不必代码基础,通过拖拉拽即可训练模型。

DBSCAN聚类英文全写为Density-based spatial clustering of applications with noise,是并与非 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,该奖项是颁发给某些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最大的不同可是 我不前要输入类别数k,当然它最大的优势是并能发现任意社会形态的聚类簇,而回会像K-Means,一般仅仅使用于凸的样本集聚类。一起它在聚类的一起还并能找出异常点,这点和BIRCH算法累似 。一般来说,因为数据集是稠密的,随后数据集回会凸的,越来越用DBSCAN会比K-Means聚类效果好全都。因为数据集回会稠密的,则不推荐用DBSCAN来聚类。

结合上一节介绍,PAI为机器学习提供了高效的防止方案,其中主要可分为PAI-Studio、PAI-EAS、PAI-DSW两个次责,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防止方案,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厚度学习开发环境,算法开发者并能非常方便的在该环境进行开发实战。

​      

logistic回收回并能用来分类0/1难题,也可是 我预测结果属于0因为1的二值分类难题。

上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,因为想要 使用,并能直接拖拽对应组件,配置相关参数即可。

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,并能支持客户结合每每本人业务场景打造专业、高效的智能防止方案。



AdaBoost,次责分类算法回会买车人的优缺点,我门我门我门我门把分类效果回会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算法基本原理可是 我将多个弱分类器(弱分类器一般选者单层决策树)进行合理的结合,使其成为两个强分类器。Adaboost采用迭代的思想,每次迭代只训练两个弱分类器,训练好的弱分类器将参与下一次迭代的使用。也可是 我说,在第N次迭代中,一共回会N个弱分类器,其中N-两个是完后 训练好的,其各种参数回会再改变,本次训练第N个分类器。其中弱分类器的关系是第N个弱分类器更因为分对前N-两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。

神经网络是厚度学习的基础,厚度学习可是 我蕴含多个隐藏层(hidden layer)的厚度神经网络。神经网络的基本组成单元叫做神经元(neuron),感知器(perceptron)是并与非 早期的神经元社会形态,在上个世纪五六十年代就被提出来了,如下图示,通过下图并能理解神经元的基本社会形态和原理。

k近邻算法(kNN),简单地说,是采用测量不同社会形态值之间距离的最好的方法进行分类。kNN的工作原理是:指在两个样本集合,也称作训练样本集,随后样本集中每个数据都指在标签,即我门我门我门我门知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入越来越标签的新数据后,将新数据的每个社会形态与样本集中数据对应的社会形态进行比较,随后算法提取样本集中社会形态最累似 数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我门我门我门我门只选者样本数据集中前k个最累似 的数据,这可是 我k-近邻算法中k的出处。最后,选者k个最累似 数据中出先 次数最多的分类,作为新数据的分类。

PAI-DSW(Data science workshop)是专门为算法开发者准备的云端厚度学习开发环境,用户并能登录DSW进行代码的开发并运行工作。目前DSW内置了PAI团队厚度优化过的Tensorflow框架,一起也并能通过打开console对话窗口自行安装前要的第三方库。

总之,人工智能、机器学习、厚度学习因为深入到企业生产和买车人生活的方方面面。并能熟练运用机器学习防止生活生产当中的应用,掌握人工智能技术,对于企业和买车人的长远发展变得至关重要。

,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。因为我门我门我门我门令X0 = 1,就并能用向量的最好的方法来表示了:

其中,最常用的最好的方法是梯度下降法。

接下来让我门我门我门我门通过具体的实战案例,来进一步了解机器学习、PAI、实际案例是要怎样完美结合的。

当然,PAI-Studio中也提供了哪几个算法组件。

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,只前要代入到模型,计算出预测数值。回归几乎并能应用到任何事情,比如预测商品价格、股价趋势预测、预测明日气温、预测并与非 状态指在概率(可根据概率大小转化为分类难题)、预测广告点击率进行排序等。比较常用的回归最好的方法主要有线性回归和逻辑回归。

GAN(生成对抗网络)主要的应用是自动生成某些东西,包括图像和文本等,比如随机给两个向量作为输入,通过GAN的Generator生成一张图片,因为生成一串搞笑的话。Conditional GAN的应用更多某些,比如数据集是一段文字和图像的数据对,通过训练,GAN并能通过给定一段文字生成对应的图像。

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

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回会很好的应用。聚类算法直观地理解,可是 我将累似 的对象归到同两个簇中,将不累似 的对象归到不同簇,簇内的对象越累似 ,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。

    

【待补充】

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的基本模型是在社会形态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是用来防止二分类难题的有监督学习算法,在引入了核最好的方法完后 SVM也并能用来防止非线性难题。一般SVM有下面并与非 :(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类学两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类学两个线性支持向量机。(3)非线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,可通过核最好的方法以及软间隔最大化类学两个非线性支持向量机。

    

在生活中,我门我门我门我门总爱 给我门我门我门我门推荐某些买车人喜欢的东西,也时常接受别人的推荐。为社 在么在能保证推荐的电影因为美食可是 我我门我门我门我门喜欢的呢?一般来说,我门我门我门我门1买车人总爱 对同两个电影因为美食感兴趣,越来越你喜欢的东西就很大程度上我门我门我门我门也会比较感兴趣。在大数据的背景下,算法会我不必要 寻找兴趣累似 的哪几买车人,并关注我门我门我门我门喜欢的东西,以此来给我门我门我门我门推荐因为喜欢的事物。

阿里云机器学习平台:https://help.aliyun.com/product/80347.html?spm=a2c4g.11186623

厚度神经网络比浅层神经网络有更多社会形态上的优势,并能进行更多层次的抽象,在NLP、图像、语音等领域回会广泛的应用。厚度学习是两个框架,每个领域每个具体场景都并能设计相应的网络社会形态来防止相应的难题。厚度学习的算法也非常多,比如CNN、RNN、LSTM等都属于厚度学习比较常用的算法框架。最近几年,厚度学习发展越来越来越快,各种学习框架层出不穷,其蕴含全都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。

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;为厚度学习客户提供单机多卡、多机多卡的高性价比资源服务,支持最新的厚度学习开源框架;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。

利用PAI进行商品价格预测,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/692380?spm=a2c4e.11155435.0.0.198c3312GZLeWS

单身王女士总爱 逛某相亲网站,前前随后浏览了800个男生,并给我门我门我门我门打标了,不喜欢、一般喜欢、很喜欢两个类别。该相亲网站的工程师,决定开发两个算法推荐模型,给王女士依次推荐很喜欢,一般喜欢的男生。并并能将并与非 算法模型应用到网站,吸引更多的单身青年注册使用,并并能找到买车人喜欢的男/女我门我门我门我门。

尽管有剪枝等等最好的方法,一棵树的生成肯定还是不如多棵树,随后回会了随机森林,防止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),这可是 我随机森林的最好的方法。

人工智能不必说新的术语,并与非 概念由来已久,大概从80年代初开使英文,计算机科学家们开使英文设计并能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,以及厚度学习的爆发,人工智能迎来快速发展,越来越来越快席卷全球。

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。

    

机器学习大致并能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;随后把新的输入数据带入模型函数,预测数据输出。函数的输出因为是两个连续的值,则称为回归分析,因为输出是离散数值,则称作分类。与监督学习相对应的是无监督学习,此时数据越来越标注信息,聚类是典型的无监督学习。

朴素贝叶斯,其中的朴素一词的来源可是 我假设各社会形态之间相互独立。并与非 假设使得朴素贝叶斯算法变得简单,但有回会牺牲一定的分类准确率。贝叶斯公式定义如下:

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,他采集了关于该品牌积木的生成日期,与非 为全新的,积木数量,原始价格等社会形态和已交易的价格。他想要 根据哪几个数据,来预估现在市场上正在出售的积木价格,才并能选者大概的价格购入,但他发现经凭借经验来预测哪几个价格,往往严重不足准确,随后繁琐重复的工作相当耗费精力。

如下图示,在阿里云机器学习平台开通账号完后 ,进入管理控制台—可视化建模,根据买车人的前要新建项目,进入机器学习即可进入到PAI-Studio进行使用。

分类算法应用广泛,比如新闻内容分类、商品类目预测、文本感情的搞笑的话的搞笑的话分析、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。

此外,常用的回归最好的方法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。

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

PAI-Studio上通过拖拽算法组件,构建实验,进行模型训练,训练好的模型并能一键部署到PAI-EAS。机器学习模型在线部署功并还可否将您的模型一键部署为Restful API,您并能通过HTTP请求的最好的方法进行调用(使用说明文档)。

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,每两个簇通过其质心,即簇中所有点的中心来描述。K-means的工作流程是越来越 的:1) 随机选者k个初始点作为质心。 2)将数据集中的每个点分配到两个簇中,具体可是 我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,即更新为该簇所有点的平均值。4)重复步骤2和3,直至收敛,即满足迭代次数因为质心基本不再变化。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选者的质心前可是 我某些样本点的值,而回会任意值;更新质心的完后 前要先计算cluster内所有样本点到其中两个样本点的曼哈顿距离和(绝对误差),随后选出使cluster绝对误差最小的样本点作为质心。

机器学习,作为实现人工智能的并与非 最好的方法,对于人工智能的发展起着十分重要的作用。而厚度学习,作为机器学习中的并与非 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。

决策树,比较容易理解,以下图为例,根据某买车人的社会形态(年龄、与非 学生、信用状态)来进行分类,判断与非 并能放贷款给他。生成的决策树如下图示。决策树思想,实际上可是 我寻找最纯净的划分最好的方法,主要通过决策树的构造和剪枝。

pai上的厚度学习防止方案

公式的右边是总结历史,公式的左边是预知未来,因为把Y看出类别,X看出社会形态,P(Yk|X)可是 我在已知社会形态X的状态下求Yk类别的概率,而对P(Yk|X)的计算又完全转化到类别Yk的社会形态分布上来。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,并与非 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。

要怎样利用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

另外并与非 厚度学习防止方案是利用PAI-DSW(Data science workshop),该方案是专门为算法开发者提供的云端厚度学习开发环境,详情及使用可参考使用文档。

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,我门我门我门我门的目标是通过社会形态的组合来学习到要预测函数式(线性式),我门我门我门我门用X1,X2..Xn 去描述feature上边的分量,我门我门我门我门并能做出两个估计函数:

人人用得起的机器学习平台↓

K-medoids聚类并能理解为K-means聚类的变种,其中K-means的初始簇中心点是随机的,K-medoids的初始中心点前可是 我样本中的点;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中两个样本点的曼哈顿距离之和(绝对误差),随后选者使绝对误差最小的样本点作为质心。此外K-medoids聚类的时间僵化 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两个。

海量资源点击领取

更有kindle、技术图书抽奖活动,百分百中奖

        

人工智能的研究领域也在不断扩大,因为蕴含专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言防止、推荐系统等多个领域。并能毫不夸张地说,人工智能技术正在像80多年前的电力一样,即将改变每个行业。每个企业回会希望在这次浪潮中掉队,要怎样并能利用AI帮助买车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难题,发表了《AI转型指南》。