研究北京赛车开奖记录

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发稿时间:2019-01-07 23:12 来源:研究北京赛车开奖记录

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又是一副人工智能创作的画作…… 研究北京赛车开奖记录

随着技术和产业不断升级,人工智能城市发展也从自上而下的政策驱动转变为自下而上各个城市智慧产业支撑、城市内在发展需要和经济结构调整为关键驱动。体现在具体应用上来看,城市与产业之间的联动更加密切,对于城市AI渗透的发展步伐也从单点突破向多点开花迈进,理念更加具有前瞻性和创新性,即不再是简单地提供当下的需要,而是更多的创造新的或升级现在的应用场景,使智能化改变现有的城市形态和生活方式。同时,人工智能离百姓的生活更近,让居民在日常生活中也能够更多的感受到“城市智慧”。

啥叫机器学习?你用过苹果手机的Siri手机助理吗?你的邮箱系统可以屏蔽垃圾邮件吗?你浏览过今日头条的推荐频道吗?嗯,这些都使用了机器学习!

机器学习的中心思想是“使用算法解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这就是说,机器学习不再是简单的,显式的编写具体的固化的程序逻辑来执行某些任务,而是,让计算机自己学习,并生成程序逻辑来完成目标任务。机器学习分为三个大类:监督学习、非监督学习和强化学习。

监督学习的数据是一组带标记的数据。计算机使用某种模式去识别不同类型的不同的样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类算法中,机器在学习的过程中,将一个特定的特征类型归类。垃圾邮件过滤器就是一个机器学习的归类算法的应用。过滤器分析根据每次标记的垃圾邮件的电子邮件,抽取特征,与新来的邮件比较。如果匹配度达到一定的百分比,新邮件将会标记成垃圾邮件。否则,正常处理,发送到你的邮箱。回归是监督学习的另一种算法。在回归算法中,预测未来,是最典型的应用。机器使用过去的标记的数据来预测未来。比如,电信系统中的,基于性能预测故障,基于流量预测扩容需求等。

无监督学习是基于无标签的数据做聚类和降维。事实上,真实世界的数据绝大多数都是没有标签的,所以,无监督学习算法应用非常广泛。无监督学习中聚类用于根据属性和行为对象进行分组。聚类不是分类,我们并不知道未来有多少种组存在。聚类则是把一个组基于什么特征划分成不同的子组,然后应用到有针对性的解决方案中。降维则是通过找到共同点来减少数据集的变量。大多数大数据可视化使用降维来识别趋势和规则。

强化学习则是基于数据体现的历史和经验来做出某种决定。比如打游戏。强化学习与监督和非监督学习不同,它不提供“正确的”答案。它仅仅只关注性能。他基于某种行为,导致的积极和消极的结果来进行学习。很快就能学会要不要做这种动作,比如,下象棋的机器,很快就会学会不能够把它的国王移动到对手的棋子可以进入的空间,否则,就是失败。然后,国际象棋的消极结果就可以被进一步扩展和推断出来,直到最后机器能够击败对手。

机器学习是实现人工智能的具体手段,它使用算法和编程最终实现人工智能。没有机器学习,国际象棋程序将需要考虑每一种case,这需要的代码量可能是无法估量的,各种不同情况的不同组合,要求包含自身和对手的不同移动的所有状况,这几乎是无法度量的。机器学习出现了,我们的代码量就可以减少到很少一部分。

机器学习算法还有两个重磅的领域:深度学习和神经网络。

是不是很抓狂,特别是数学学渣。

下图是机器算法涉及到的数学知识。晕!

这并不是一个起点,而是马拉松的一部分。在艺术世界里,寻找创意之道古已有之,过去我们称呼它为规律、套路或流派,而在人工智能时代,它的名字叫算法,如此而已……

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