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新型机器学习技术都有哪些(上)
2019-03-28
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说到人工智能,大家可能想到的都是什么Siri、小爱同学等,其实这些也只是人工智能的一个产品而已。其实我们要想了解人工智能,就需要了解机器学习,因为机器学习是人工智能的核心,其实机器学习发展到现在有很多新型的机器学习技术,那么这些新型的机器学习技术都有哪些呢?下面我们就给大家解答一下这个问题。


其实新型的机器学习技术现在越来越被大家关注,因为这些技术在解决实际问题总提供了十分有效的方法。那么都有什么呢?具体就是深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习。下面我们逐一介绍一下这些知识。


首先我们给大家介绍一下深度学习深度学习是一种不同于传统的机器学习方法,深度学习是一类端到端的学习方法。基于多层的非线性神经网络深度学习可以从原始数据直接学习,自动抽取特征并逐层抽象,最终实现回归、分类或排序等目的。在深度学习的驱动下,人们在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破,达到或甚至超过了人类水平。深度学习的成功主要归功于三大因素,分别是大数据、大模型、大计算,而这三个方向都是现在重点研究的课题。而在过去的几十年中,很多不同的深度神经网络结构被提出,比如,卷积神经网络,被广泛应用于计算机视觉,如图像分类、物体识别、图像分割、视频分析等等;循环神经网络,能够对变长的序列数据进行处理,被广泛应用于自然语言理解、语音处理等技术。编解码模型是深度学习中常见的一个框架,多用于图像或序列生成,例如比较热的机器翻译、文本摘要、图像描述问题。由此可见,深度学习是一个实用的学习方式。


然后我们给大家介绍一下强化学习,其实强化学习是有很多案例的,比如说阿尔法狗,就是其中的一个案例,而这个比赛也让人工智能再一次的被大家所关注,同时也让强化学习成为机器学习领域的一个热点研究方向。其实强化学习是机器学习的一个子领域,研究智能体如何在动态系统或者环境中以试错的方式进行学习,通过与系统或环境进行交互获得的奖赏指导行为,从而最大化累积奖赏或长期回报。由于其一般性,该问题在许多其他学科中也进行了研究,例如博弈论、控制理论、运筹学、信息论、多智能体系统、群体智能、统计学和遗传算法。这些算法都是十分实用的。


在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习算法的相关知识,通过对这些知识的了解相信大家已经知道了机器学习算法的优点。在后面的文章中我们会继续为大家介绍更多有用的知识。

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