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ag体育官网|机器学习:统计与计算之恋
来源:ag体育注册    发布时间:2021-02-01 09:11:01

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【官网】最近人工智能或者机器学习的强势崛起,尤其是AlphaGo和韩国选手李世石九段的人机大战,再次让我们领略到了人工智能或者机器学习技术的巨大潜力,同时也深深的感受到了我。面对这一前所未有的技术变革,作为一名专门从事统计数据机器学习一线教学和研究十多年的学者,希望借此机会与大家分享一些个人的想法和思考。我的演讲主要由两部分组成。在第一部分中,我首先讨论了机器学习的内在本质,特别是它与统计学、计算机科学、生物技术优化等学科的关系,以及它与工业和创业的互补关系。

在第二部分,我试图用“多层次”、“自适应”和“平均”的概念来调和各种机器学习模型和计算方法背后的一些研究思路或想法。第一部分:总结与反思1。什么是机器学习?毫无疑问,大数据和人工智能是当今特别时髦的术语,它们将给我们未来的生活带来深刻的变化。

数据是燃料,智能是目标,机器学习是火箭,也就是智能的技术途径。机器学习大师MikeJordan和TomMitchell指出,机器学习是计算机科学和统计学的交叉,也是人工智能和数据科学的核心。“Itisoneoftodayrsquo“快速增长的技术领域,快速增长的计算机科学和统计领域,以及人工智能和数据科学的前沿”——迈克尔乔丹通俗地说,机器学习意味着在数据中挖掘简单的值。数据本身就是杀戮,它不能自动呈现简单的信息。

怎样才能找到有价值的东西?第一步是对数据给出一个抽象的响应,然后根据响应进行建模,再对模型的参数进行估计,也就是计算。为了应对大规模数据带来的问题,我们还必须设计一些高效的构建方法。

我把这个过程描述为机器学习等矩阵统计的优化算法。首先,当数据被定义为抽象的反应时,它往往形成矩阵或图形,而图形只能被解释为矩阵。统计数据是建模的主要工具和途径,而模型求解大多被定义为一个优化问题,尤其是频率统计数据方法只是一个优化问题。当然,贝叶斯模型的计算涉及到随机抽样方法。

前面说过,面对大数据问题的清晰构建,一定要有一些高效的方法。计算机科学中的算法和数据结构有很多好的技巧可以帮助我们解决这个问题。

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根据Marr对计算机视觉的三级定义,我把机器学习分为初级、中级和高级三个层次。第一阶段是数据提供和特征提取。中间阶段是数据处理和分析,包括三个方面。

首先,它适用于问题导向。很简单的说,主要是应用到一些模型和方法上来解决一些实际问题,可以解释为数据挖掘;其次,根据应用于问题的必要性,明确提出和发展模型、方法和算法,并研究支持它们的数学原理或理论基础,我将其解读为机器学习学科的核心内容。第三,通过推理小说,超越了一定的智力。最后,高级阶段是智能和理解,也就是构建智能的目标。

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从这里可以看出,数据挖掘和机器学习本质上是一样的,区别在于数据挖掘比数据库端短,而机器学习更类似于智能端。2.统计师和计算器一般都有很强的计算能力和解决问题的直觉,而统计师擅长理论分析,建模能力很强,两者相辅相成。

Boosting、SVM和密集自学是机器学习和统计数据领域最活跃的方向。很难说谁的贡献比谁大。 比如SVM的理论很久以前就被Vapnik等人明确提出来了,但是电脑发明家发明了一个有效的求解算法,后来非常好的建筑代码相继开放给大家使用,于是SVM就成了分类算法的基准模型。

例如,KPCA是计算机科学家明确提出的非线性降维方法,但它相当于经典的MDS。后者在统计学领域很长一段时间都不存在,但如果不在计算机科学领域重新发现,可能会有一些好的东西被揭示出来。机器学习已经成为统计学的一个主流方向,很多知名的统计系都在争相聘请机器学习领域的博士作为老师。

长期以来,计算数据在统计学中更为重要。传统多元统计分析以矩阵为计算工具,现代高维统计数据以优化为计算工具。

另一方面,计算机科学提供高级统计课程,如统计学的核心课程“经验过程”。_官网。

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