近段时间以来,我们频频听到「机器学习(machine learning)」这个词(通常在预测分析(predictive analysis)和人工智能(artificial intelligence)的上下文中)。几十年来,机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步,我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢?答案很简单:算法(algorithm)。
BP(Back Propagation)算法,是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家提出,按误差逆向传播算法训练多层前馈网络,是目前最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。学习过程使用最快下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。
正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾,并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议,用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法,比如模型评估和选择中的Holdout方法等;介绍了bootstrap技术的不同变体,通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计(performance estimates)的不确定性;在讨论偏差-方差(bias-variance)折中方案时,对比了留一交叉验证法(leave-one-out cross validation)和k-fold交叉验证法,并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。
想要成为合格的,或者更进一步成为优秀的人工智能工程师或数据科学家,机器学习的各种基础知识是必不可少的。然而,机器学习领域浩如烟海,各类教材和入门课程层出不穷。特别是机器学习基础需要不少的数学知识,这对于想进入这一领域的工程师而言,无疑是一个比较高的门槛。 今天,我来和你聊一聊如何学习和掌握机器学习基础知识,又如何通过核心的知识脉络快速掌握更多的机器学习算法和模型。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。
机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说,这很容易让人混淆,因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢,还是不一样的东西?作为开发人员,你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉,将有助于你厘清这个困惑。在本文中,我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。
人工智能(Artificial Intelligence):用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。
2015年移动营销市场规模超800亿元人民币,2017年市场规模预计将达,1881.91881.91881.9亿元。
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本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上,以建设产线主控系统为核心,与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设,实现数字化工厂车间协同运营,让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力,同时,促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化,信息化,物联网等应用而开发的高性价比物联网网关,具有透传、边缘采集,数据定时上报,数据变化上报,远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元(共享服务中心SSC),共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务,设有专门的管理机构,目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
为解决光伏电站和风电场的弃光、弃风问题,拟配置储能系统用于实 现削峰填谷,提高风电场的发电量创造经济效益,也可用于跟踪计划出力 曲线。 削峰填谷 工作模式1:风力/光伏发电输出功率受限时,将多余能量存入储能电池; 工作模式2:风力/光伏发电输出功率不受限时,将储能电池能量输出电网。
储能项目资源 工商业储能项目将结合分布式光伏及可控负荷形成虚拟电厂, 因此建议储能项目资源应偏向经济发达城市负荷聚集区,可 考虑在储能项目集中区储备一定规模的分布式光伏及充换电 站项目资源
数字技术是与电子计算机相伴相生的科学技术,它能 够将图像、文字、声音、视频等信息转化为可被电子 计算机识别的数据,并对其进行运算、加工、存储、 传送、还原和利用。5G 移动通信、物联网、云计算、 大数据、人工智能和区块链等数字技术正深刻影响全 球经济社会发展变革,也是工业节能降碳不可或缺的 重要手段。 工业行业是碳排放大户从碳排放量看,能源生产与转 换、工业、交通运输、建筑领域碳排放占全社会碳排 放比重分别为44%、34%、8%和7%,共占93%。
制定“互联网+”行动计划,推动移动互联 网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联 网企业拓展国际市场。”
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