【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之综述

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人工智能并不新的术语,你同类于于概念由来已久,大概从60 年代初结速英文,计算机科学家们结速英文设计要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,以及层厚学习的爆发,人工智能迎来快速发展,太快席卷全球。

公式的右边是总结历史,公式的左边是预知未来,不可能 把Y看出类别,X看出内部结构,P(Yk|X)统统在已知内部结构X的状态下求Yk类别的概率,而对P(Yk|X)的计算又完整性转化到类别Yk的内部结构分布上来。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,你同类于于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。

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,训练好的模型要能一键部署到PAI-EAS。机器学习模型在线部署功要还都能不能将您的模型一键部署为Restful API,您要能通过HTTP请求的法子进行调用(使用说明文档)。

【待补充】

接下来让亲戚朋友通过具体的实战案例,来进一步了解机器学习、PAI、实际案例是怎么完美结合的。

神经网络是层厚学习的基础,层厚学习统统带有多个隐藏层(hidden layer)的层厚神经网络。神经网络的基本组成单元叫做神经元(neuron),感知器(perceptron)是并有的是早期的神经元内部结构,在上个世纪五六十年代就被提出来了,如下图示,通过下图要能理解神经元的基本内部结构和原理。

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另外并有的是层厚学习解决方案是利用PAI-DSW(Data science workshop),该方案是专门为算法开发者提供的云端层厚学习开发环境,详情及使用可参考使用文档。



在生活中,亲戚朋友总是 给朋友推荐你同类于于我本人喜欢的东西,也时常接受别人的推荐。缘何能保证推荐的电影不可能 美食统统朋友喜欢的呢?一般来说,亲戚朋友一有俩我本人总是 对同一有三个白 多电影不可能 美食感兴趣,没有你喜欢的东西就很大程度上朋友也会比较感兴趣。在大数据的背景下,算法会愿意寻找兴趣同类于的那我本人,并关注朋友喜欢的东西,以此来给亲戚朋友推荐不可能 喜欢的事物。

机器学习大致要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;统统把新的输入数据带入模型函数,预测数据输出。函数的输出不可能 是一有三个白 多连续的值,则称为回归分析,不可能 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,此时数据没有标注信息,聚类是典型的无监督学习。

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,要能支持客户结合本人业务场景打造专业、高效的智能解决方案。

结合上一节介绍,PAI为机器学习提供了高效的解决方案,其中主要可分为PAI-Studio、PAI-EAS、PAI-DSW一有三个白 多偏离 ,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解决方案,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层厚学习开发环境,算法开发者要能非常方便的在该环境进行开发实战。

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。回归几乎要能应用到任何事情,比如预测商品价格、股价趋势预测、预测明日气温、预测并有的是状态居于概率(可根据概率大小转化为分类问提图片)、预测广告点击率进行排序等。比较常用的回归法子主要有线性回归和逻辑回归。

如下图示,在阿里云机器学习平台开通账号另一有三个白 多 ,进入管理控制台—可视化建模,根据我本人的前要新建项目,进入机器学习即可进入到PAI-Studio进行使用。

逻辑回归,logistic回归本质上是线性回归,统统在内部结构到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把内部结构线性求和,统统使用函数g(z)将最为假设函数来预测。g(z)要能将连续值映射到0和1上。logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数统统

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,亲戚朋友的目标是通过内部结构的组合来学习到要预测函数式(线性式),亲戚朋友用X1,X2..Xn 去描述feature中间的分量,亲戚朋友要能做出一有三个白 多估计函数:

此外,常用的回归法子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。

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后要很好的应用。聚类算法直观地理解,统统将同类于的对象归到同一有三个白 多簇中,将不同类于的对象归到不同簇,簇内的对象越同类于,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。

PAI-DSW(Data science workshop)是专门为算法开发者准备的云端层厚学习开发环境,用户要能登录DSW进行代码的开发并运行工作。目前DSW内置了PAI团队层厚优化过的Tensorflow框架,同时要要能通过打开console对话窗口自行安装前要的第三方库。

人工智能的研究领域也在不断扩大,不可能 带有专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言解决、推荐系统等多个领域。要能毫不夸张地说,人工智能技术正在像60 多年前的电力一样,即将改变每个行业。每个企业后要希望在这次浪潮中掉队,怎么要能利用AI帮助我本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问提图片,发表了《AI转型指南》。

当然,PAI-Studio中也提供了那此算法组件。

在PAI上想实现层厚学习的解决方案,有并有的是法子,并有的是是利用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,即可利用阿里云肩头支撑的资源进行层厚学习的训练,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、算法多样化度理论等多门学科。机器学习算法根据解决的任务类型,要能分为分类算法、回归算法、聚类算法等,层厚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。

其中,最常用的法子是梯度下降法。

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决策树,比较容易理解,以下图为例,根据某我本人的内部结构(年龄、是有无学生、信用状态)来进行分类,判断是有无要能放贷款给他。生成的决策树如下图示。决策树思想,实际上统统寻找最纯净的划分法子,主要通过决策树的构造和剪枝。

朴素贝叶斯,其中的朴素一词的来源统统假设各内部结构之间相互独立。你同类于于假设使得朴素贝叶斯算法变得简单,但有后要牺牲一定的分类准确率。贝叶斯公式定义如下:

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分类算法应用广泛,比如新闻内容分类、商品类目预测、文本感情一段话分析、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。

    

DBSCAN聚类英文全写为Density-based spatial clustering of applications with noise,是并有的是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,该奖项是颁发给你同类于于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最大的不同统统不前要输入类别数k,当然它最大的优势是要能发现任意内部结构的聚类簇,而后要像K-Means,一般仅仅使用于凸的样本集聚类。同时它在聚类的同时还要能找出异常点,这点和BIRCH算法同类于。一般来说,不可能 数据集是稠密的,统统数据集后要凸的,没有用DBSCAN会比K-Means聚类效果好统统。不可能 数据集后要稠密的,则不推荐用DBSCAN来聚类。

GAN(生成对抗网络)主要的应用是自动生成你同类于于东西,包括图像和文本等,比如随机给一有三个白 多向量作为输入,通过GAN的Generator生成一张图片,不可能 生成一串一段话。Conditional GAN的应用更多你同类于于,比如数据集是一段文字和图像的数据对,通过训练,GAN要能通过给定一段文字生成对应的图像。

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神经网络是多个神经元连接起来构成,如下图示。

单身王女士总是 逛某相亲网站,前前后后浏览了60 0个男生,并给朋友打标了,不喜欢、一般喜欢、很喜欢一有三个白 多类别。该相亲网站的工程师,决定开发一有三个白 多算法推荐模型,给王女士依次推荐很喜欢,一般喜欢的男生。并要能将你同类于于算法模型应用到网站,吸引更多的单身青年注册使用,并要能找到我本人喜欢的男/女朋友。

k近邻算法(kNN),简单地说,是采用测量不同内部结构值之间距离的法子进行分类。kNN的工作原理是:居于一有三个白 多样本集合,也称作训练样本集,统统样本集中每个数据都居于标签,即亲戚朋友知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个内部结构与样本集中数据对应的内部结构进行比较,统统算法提取样本集中内部结构最同类于数据(最近邻)的分类标签。一般来说,亲戚朋友只取舍样本数据集中前k个最同类于的数据,这统统k-近邻算法中k的出处。最后,取舍k个最同类于数据中总出 次数最多的分类,作为新数据的分类。

PAI-Studio封装常用机器学习算法及富有的可视化组件,用户不需要代码基础,通过拖拉拽即可训练模型。

机器学习,作为实现人工智能的并有的是法子,对于人工智能的发展起着十分重要的作用。而层厚学习,作为机器学习中的并有的是技术,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。

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。

        

    

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,每一有三个白 多簇通过其质心,即簇中所有点的中心来描述。K-means的工作流程是另一有三个白 多 的:1) 随机取舍k个初始点作为质心。 2)将数据集中的每个点分配到一有三个白 多簇中,具体统统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,即满足迭代次数不可能 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取舍的质心前本来我你同类于于样本点的值,而后要任意值;更新质心的另一有三个白 多 前要先计算cluster内所有样本点到其中一有三个白 多样本点的曼哈顿距离和(绝对误差),统统选出使cluster绝对误差最小的样本点作为质心。

中间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,不可能 愿意使用,要能直接拖拽对应组件,配置相关参数即可。

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,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。不可能 亲戚朋友令X0 = 1,就要能用向量的法子来表示了:

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,他分类分类整理了关于该品牌积木的生成日期,是有无为全新的,积木数量,原始价格等内部结构和已交易的价格。他愿意根据那此数据,来预估现在市场上正在出售的积木价格,要要能取舍大概的价格购入,但他发现经凭借经验来预测那此价格,往往不够准确,统统繁琐重复的工作相当耗费精力。

AdaBoost,偏离 分类算法后要我本人的优缺点,亲戚朋友把分类效果后要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算法基本原理统统将多个弱分类器(弱分类器一般取舍单层决策树)进行合理的结合,使其成为一有三个白 多强分类器。Adaboost采用迭代的思想,每次迭代只训练一有三个白 多弱分类器,训练好的弱分类器将参与下一次迭代的使用。也统统说,在第N次迭代中,一共后要N个弱分类器,其中N-一有三个白 多是另一有三个白 多 训练好的,其各种参数后要再改变,本次训练第N个分类器。其中弱分类器的关系是第N个弱分类器更不可能 分对前N-一有三个白 多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。

pai上的层厚学习解决方案

logistic回取回要能用来分类0/1问提图片,也统统预测结果属于0不可能 1的二值分类问提图片。

K-medoids聚类要能理解为K-means聚类的变种,其中K-means的初始簇中心点是随机的,K-medoids的初始中心点前本来我样本中的点;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一有三个白 多样本点的曼哈顿距离之和(绝对误差),统统取舍使绝对误差最小的样本点作为质心。此外K-medoids聚类的时间多样化度更高,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一有三个白 多。

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的基本模型是在内部结构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是用来解决二分类问提图片的有监督学习算法,在引入了核法子另一有三个白 多 SVM要要能用来解决非线性问提图片。一般SVM有下面并有的是:(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一有三个白 多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一有三个白 多线性支持向量机。(3)非线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,可通过核法子以及软间隔最大化类学一有三个白 多非线性支持向量机。

怎么利用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

总之,人工智能、机器学习、层厚学习不可能 深入到企业生产和我本人生活的方方面面。要能熟练运用机器学习解决生活生产当中的应用,掌握人工智能技术,对于企业和我本人的长远发展变得至关重要。

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;为层厚学习客户提供单机多卡、多机多卡的高性价比资源服务,支持最新的层厚学习开源框架;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。

层厚神经网络比浅层神经网络有更多内部结构上的优势,要能进行更多层次的抽象,在NLP、图像、语音等领域后要广泛的应用。层厚学习是一有三个白 多框架,每个领域每个具体场景都要能设计相应的网络内部结构来解决相应的问提图片。层厚学习的算法也非常多,比如CNN、RNN、LSTM等都属于层厚学习比较常用的算法框架。最近几年,层厚学习发展太快,各种学习框架层出不穷,其带有统统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。

利用PAI进行商品价格预测,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/692360 ?spm=a2c4e.11155435.0.0.198c3312GZLeWS

尽管有剪枝等等法子,一棵树的生成肯定还是不如多棵树,统统后要了随机森林,解决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),这统统随机森林的法子。