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什么是机器学习在线播放_机器学习和深度学习的区别(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

什么是机器学习

2023深度学习入门指南：从零开始到实战 𐟔 深度学习是什么？深度学习是机器学习的一种方法，通过构建多层神经网络来模拟人类的神经系统，实现对数据的自动分析和学习。 𐟌Ÿ 深度学习的优点相比传统机器学习，深度学习有以下优势： 1️⃣ 能够处理大规模数据集； 2️⃣ 自动提取数据中的特征； 3️⃣ 处理非线性问题； 4️⃣ 端到端的学习能力。 𐟓š 深度学习的应用场景深度学习在各个领域都有广泛应用，例如： 1️⃣ 计算机视觉：图像分类、目标检测、人脸识别等； 2️⃣ 自然语言处理：语音识别、机器翻译、文本分类等； 3️⃣ 推荐系统：商品推荐、音乐推荐等。 𐟛㯸深度学习的学习路径要掌握深度学习，你需要： 1️⃣ 学习Python编程语言； 2️⃣ 掌握数学基础，如线性代数、概率论、微积分等； 3️⃣ 了解机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等； 4️⃣ 学习深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。深度学习是一门充满前景的技术，掌握其基础知识将为你未来的职业生涯带来巨大帮助。如果你对深度学习感兴趣，记得点赞关注哦！

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ChatGPT原理总结如下： (1) ChatGPT本质是在做文字接龙的游戏，在游戏中它会根据候选词汇的概率来挑选下一个词。 (2) ChatGPT背后是一个非常庞大的神经网络，比如GPT-3有1700亿个参数(训练成本在100万美元以上)。 (3)基于庞大的神经网络，面对一句话时，模型可以准确给出候选词汇的概率，从而完成文字接龙的操作。 (4)这种有巨大规模进行语言处理的模型，也叫作大语言模型(large language model)。 (5)以GPT为代表的大语言模型具备上下文学习的能力，因此一个好的提示词至关重要。【ChatGPT原理概览：文字接龙游戏】 ChatGPT最令人印象深刻的能力是它能够通过对话的方式回答用户的问题，那么ChatGPT回答问题的原理是什么呢?传统的问答系统本质上是基于数据库和搜索引擎，即通过搜索引擎在网络与数据库中搜索相关信息，然后把结果直接返回给用户。比如我们使用百度搜索“机器学习的原理是什么”，百度会跳转出各式各样的网站。这些网站是由各个企业早就开发好的，百度仅仅是根据相关度做了一个排序。不同于传统问答系统中答案来源于现成的网络或者数据库，ChatGPT的回答是随着提问的进行自动生成的。这一点有点像文字接龙游戏，ChatGPT会基于前面的话不断地生成下一个合适的词汇，直到觉得不必继续生成为止。 ChatGPT是怎么知道该选择什么词汇，又是如何给出各个可能词汇的概率呢?这正是机器学习技术的神奇之处。【机器学习的核心：模仿人类进行学习】 ChatGPT是机器学习的一个非常典型的应用，那么什么是机器学习呢? 机器学习整体思想是借鉴人类学习的过程。人类观察、归纳客观世界的实际情况，并从中学到相关的规律，当面对某一未知情况的时候，会使用已经学到的规律来解决未知的问题。同理，我们希望计算机能够自动地从海量数据中发现某种“规律”，并将这种规律应用于一些新的问题。这种规律在机器学习领域就被称为“模型”，学习的过程被称为对模型进行训练。关于模型训练，实际上所有机器学习模型背后都有一个假设：学习的规律是能够通过数学表示的。机器学习的核心就是想办法找到一个数学函数，让这个函数尽可能接近真实世界的数学表达式。然而很多时候人类并不知道真实的数学表示是什么形式，也无法通过传统数学推导的方式获得;人类唯一拥有的是一堆来源于真实情境的数据。机器学习的方法就是使用这些数据(训练数据)去训练我们的模型，让模型自动找到一个较好的近似结果。比如人脸识别的应用，就是想找到一个函数，这个函数的输入是人脸照片，输出是判定这张照片对应哪个人。然而人类不知道人脸识别函数是什么形式，于是就拿来一大堆人脸的照片并且标记好每个脸对应的人，交给模型去训练，让模型自动找到一个较好的人脸识别函数。这就是机器学习在做的事情。【神经网络与神经元：可扩展的数学表达能力】理解了机器学习是什么，另一个概念是机器学习模型的数学表达能力。机器学习模型本质上是想要尽可能接近真实世界对应的那个函数。然而正如我们不能指望仅仅通过几条直线就画出精美绝伦的美术作品，如果机器学习模型本身比较简单，比如高中学到的线性函数 Y=kx+b 那么它无论如何也不可能学习出一个复杂的函数。因此机器学习模型的一个重要考虑点就是模型的数学表达能力，当面对一个复杂问题的时候，我们希望模型数学表达能力尽可能强，这样模型才有可能学好。过去几十年科学家发明了非常多不同的机器学习模型，而其中最具影响力的是一种叫作“神经网络”的模型。神经网络模型最初基于生物学的一个现象：人类神经元的基础架构非常简单，只能做一些基础的信号处理工作，但最终通过大脑能够完成复杂的思考。受此启发，科学家们开始思考是否可以构建一些简单的“神经元”，并通过神经元的连接形成网络，从而产生处理复杂信息的能力。基于此，神经网络的基础单元是一个神经元的模型，其只能进行简单的计算。假设输入数据有2个维度(x1, x2)，那么这个神经网络可以写成 y=w1x1+w2x2+b) 上述神经元的数学表达能力非常弱，只是一个简单的线性函数和一个激活函数的组合;但是我们可以很轻松地把模型变得强大起来，方案就是增加更多的“隐藏节点”。在这个时候虽然每个节点依然进行非常简单的计算，但组合起来其数学表达能力就会变得很强。感兴趣的读者可以尝试类比上述公式写出下图中简单多层感知机对应的公式，将会得到一个非常复杂的公式。这个模型也是日后深度学习的基础模型，即多层感知机。多层感知机的原理非常简单，但是透过它可以很好地了解神经网络的原理：虽然单个神经元非常简单，但是通过大量节点的组合就可以让模型具备非常强大的数学表达能力。而之后整个深度学习的技术路线，某种程度上就是沿着开发并训练更大更深的网络的路线前进的。【深度学习新范式：预训练+微调范式与Scaling Law】深度学习领域从2012年开始蓬勃发展，更大更深且效果更好的模型不断出现。然而随着模型越来越复杂，从头训练模型的成本越来越高。于是有人提出，能否不从头训练，而是在别人训练好的模型基础上训练，从而用更低的成本达到更好的效果呢? 基础信息往往是领域通用的信息，比如图像领域的边、角、纹理等，在各类图像识别中都会用到;而高级组合信息往往是领域专用信息，比如猫的形状只有在动物识别任务中才有用，在人脸识别的任务就没用。因此一个自然而然的逻辑是，通过领域常见数据训练出一个通用的模型，主要是学好领域通用信息;在面对某个具体场景时，只需要使用该场景数据做个小规模训练(微调)就可以了。这就是著名的预训练+微调的范式。预训练+微调这一范式的出现与普及对领域产生了两个重大影响。一方面，在已有模型基础上微调大大降低了成本;另一方面，一个好的预训练模型的重要性也更加凸显，因此各大公司、科研机构更加愿意花大量成本来训练更加昂贵的基础模型。那么大模型的效果到底与什么因素有关呢?OpenAI在2020年提出了著名的Scaling Law，即当模型规模变大以后，模型的效果主要受到模型参数规模、训练数据规模和使用算力规模影响[3]。 Scaling Law积极的一面是为提升模型效果指明了方向，只要把模型和数据规模做得更大就可以，这也是为什么近年来大模型的规模在以指数级增长，以及基础算力资源图形处理器(graphics processing unit, GPU)总是供不应求;但Scaling Law也揭示了一个让很多科学家绝望的事实：即模型的每一步提升都需要人类用极为夸张的算力和数据成本来“交换”。大模型的成本门槛变得非常之高，从头训练大模型成了学界的奢望，以OpenAI、谷歌、Meta、百度、智谱AI等企业为代表的业界开始发挥引领作用。【GPT的野心：上下文学习与提示词工程】除了希望通过训练规模巨大的模型来提升效果以外，GPT模型在发展过程中还有一个非常雄大的野心：上下文学习(in-context learning)。正如前文所述，在过去如果想要模型“学”到什么内容，需要用一大堆数据来训练我们的模型;哪怕是前文讲到的预训练+微调的范式，依然需要在已训练好的模型基础上，用一个小批量数据做训练(即微调)。因此在过去，“训练”一直是机器学习中最核心的概念。但OpenAI提出，训练本身既有成本又有门槛，希望模型面对新任务的时候不用额外训练，只需要在对话窗口里给模型一些例子，模型就自动学会了。这种模式就叫作上下文学习。上下文学习的相关机制到今天依然是学界讨论的热点，而恰恰因为GPT模型具有上下文学习的能力，一个好的提示词非常重要。提示词工程逐步成为一个热门的领域，甚至出现了一种新的职业叫作“提示词工程师”(prompt engineer)，就是通过写出更好的提示词让ChatGPT发挥更大的作用。

高阶ISTJ的伴侣体验分享 𐟒‘ 一直以来，我都觉得ISTJ是人格进化的终极版之一。想象一下，他们就像AI一样，逻辑满分，爱无大小之分。高阶的ISTJ甚至能完美地伪装成E和F型人格。高阶ISTJ的自我提升过程就像AI一样，知道自己缺少什么时，他们会主动去搜集相关知识来丰富自己的数据库。由于ISTJ的S和T属性——务实且逻辑性强，他们能精准地定位到自己需要的知识，并将其纳入数据库。然后，他们会不断地升级自己的知识库，就像AI的机器学习一样。虽然他们的心理活动可能显得冷漠，但ISTJ在行动上绝对能表现出高情商的行为。他们知道在特定情况下该怎么做，即使他们可能不理解为什么。ISTJ的优势在于他们不太受伴侣的情绪波动和作精行为的影响，这点和ESTJ很像。此外，如果ISTJ想要假装成外向的人，只要有E型人格的模板供他们参考，装成ESTJ对他们来说并不难。总的来说，ISTJ是一种非常独特且高效的人格类型。

ai问题解答嘿，AI产品经理们！面试的时候，你们是不是也常常被问得措手不及？别担心，我来给你们支支招，看看这些面试官常问的问题，你们能回答多少？基础知识篇 𐟓š 什么是机器学习？机器学习是人工智能的一个子领域，它让计算机通过数据来改进自己的性能。简单来说，就是让电脑自己学习，不再需要人类手把手教。深度学习 vs 传统机器学习深度学习用多层神经网络来处理复杂任务，而传统机器学习则通常使用手工设计的特征和浅层模型。深度学习在大规模数据和复杂任务上表现更出色。自然语言处理是什么？自然语言处理（NLP）是让计算机理解和生成自然语言文本的技术。想象一下，未来的聊天机器人、智能助手，都是NLP的功劳。模型性能评估如何评估一个机器学习模型的性能？我们通常会用准确率、召回率、F1分数等指标来衡量。交叉验证也是一种常用的评估方法。技术挑战篇 𐟧銨🇦‹Ÿ合和欠拟合过拟合是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳。欠拟合则是模型无法捕获数据中的复杂模式。神经网络是什么？神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，常用于深度学习中。它们能够自动学习从原始数据中提取高级特征。用户体验篇 𐟓𑊥悤𝕧ᮥ𚧥“的定价策略？确定产品的定价策略需要综合考虑成本、市场研究、竞争定价和价值定价等因素。选择合适的定价策略对于产品的成功至关重要。当前AI市场趋势自然语言处理和计算机视觉技术的发展是当前AI市场的两大趋势。这些技术正广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等领域。用户反馈处理 𐟤” 如何收集用户反馈？我们可以通过用户调研、用户分析、社交媒体监测等方式来收集用户反馈。了解用户需求和痛点是产品改进的关键。如何处理用户的负面反馈？处理负面反馈需要倾听和理解用户的需求，快速回应并提供解决方案。同时，将用户的反馈视为宝贵的学习机会，用于改进产品和流程。未来展望篇 𐟌Ÿ 未来的AI应用场景未来的AI技术将更加广泛地应用于医疗、教育、交通等领域，带来更多创新和便利。 AI与人的关系 AI技术的发展将带来更多与人类共同工作和生活的机会，但也需要我们关注到AI带来的伦理和社会影响。总结面试官常问的问题涵盖了从基础知识到技术挑战再到用户体验和未来展望等多个方面。希望这些问题的答案能帮到你们，祝大家面试顺利！𐟒ꀀ

2024诺贝尔物理学奖揭晓，两位科学家通过人工神经网络实现了机器学习[钢铁侠]你知道什么是机器学习，机器学习又是怎样实现的吗？「微博公开课」「科普好视频」「科幻电影中的科学」「2024诺贝尔奖」王元卓的微博视频

人工智能面试攻略，你准备好了吗？嘿，面试官们！今天我们来聊聊人工智能的那些事儿。准备好迎接挑战了吗？让我们开始吧！基础知识 𐟓š 首先，咱们得搞清楚什么是人工智能。简单来说，人工智能就是计算机科学的一个领域，专注于创造智能机器，让它们能够像人一样思考、学习和反应。监督学习、无监督学习和强化学习 𐟎Ž夸‹来，咱们得聊聊这三种学习方式。监督学习就像老师教学生，给学生一堆已经标注好的数据，让它从中学习；无监督学习则是让学生自己探索数据，找出规律；而强化学习则更像是在游戏中学习，通过试错来优化自己的行为。过拟合和欠拟合 𐟧 过拟合和欠拟合是机器学习中常见的两种现象。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳，可能是因为模型过于复杂；而欠拟合则是模型在训练数据和新数据上都表现不佳，可能是因为模型过于简单。深度学习与机器学习 𐟤– 深度学习是机器学习的一个子集，它通过模拟人脑的工作方式来处理复杂的数据。相比之下，传统的机器学习更注重规则和逻辑。神经网络 𐟌 神经网络是深度学习的基础，它模拟了生物神经元的工作方式。神经网络的基本组成部分包括输入层、隐藏层和输出层。反向传播算法 𐟔„ 反向传播算法是神经网络的核心，它通过不断调整权重来优化模型的性能。简单来说，就是通过比较模型的输出和实际值来调整参数。卷积神经网络 𐟓𘊥𗧧痢ž经网络主要用于图像处理，它通过卷积操作来提取图像的特征。主要应用在计算机视觉领域。循环神经网络 𐟔„ 循环神经网络则更适用于处理序列数据，比如文本和语音。它通过记忆之前的信息来预测未来的输出。长短期记忆网络和门控循环单元 𐟕𐯸 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是循环神经网络的变种，它们通过引入门控机制来解决长期依赖问题。 Transformer模型 𐟌 Transformer模型是自然语言处理中的明星模型，它通过自注意力机制来捕捉句子中的上下文信息。处理不平衡数据集 ⚖️ 在实际应用中，数据集往往是不平衡的。处理不平衡数据集的方法有很多，比如过采样、欠采样和代价敏感学习等。其他重要概念 𐟌Ÿ 交叉验证：用于评估模型的泛化能力。梯度下降算法：优化模型参数的方法。优化算法：比如Adam、SGD等，各有优缺点。特征工程：通过提取有用的特征来优化模型性能。正则化：防止过拟合的一种方法。超参数调优：通过调整模型参数来优化性能。生成对抗网络：一种生成数据的模型。深度学习框架：比如TensorFlow、PyTorch等。迁移学习：将一个领域的知识迁移到另一个领域。总结 𐟓 人工智能是一个充满挑战的领域，涉及到的概念和技术非常多。希望这篇面试攻略能帮到你，祝你顺利拿到心仪的offer！加油！

IBM数据科学面试原题，快来看看！如果你正在准备IBM的数据科学岗位面试，那么这些原题你一定要掌握！上岸不是梦！编码题如何实现Fibonacci数列？为什么面向对象编程（OOP）比递归更好？机器学习和算法题如何验证机器学习模型？监督学习和无监督学习有什么区别？你对TensorFlow了解多少？逻辑回归中的系数与奇偶比有什么关系？如何处理缺失值？描述精确度和召回率。用蒙特卡洛算法估计š„值。什么是深度学习？用于评估预测模型的矩阵是什么？如何评价回归预测模型和分类预测模型的表现？统计学题定义置信区间。解释p值的重要性。什么是p值？标准差是什么？精确度、特异性和敏感性/召回率有什么区别？监督学习和无监督学习的主要区别是什么？监督学习适用于哪些场景？无监督学习适用于哪些场景？监督学习通常使用什么工具？无监督学习为什么计算上更复杂？其他注意事项有监督学习模型的缺点是什么？无监督学习方法可能产生不准确结果的原因是什么？这些题目涵盖了IBM数据科学岗位面试的多个方面，包括编码、机器学习和统计学。希望这些题目能帮助你更好地准备面试，顺利上岸！𐟒ꀀ

如何缓解模型过拟合？𐟤” 在面试中，被问到“什么是过拟合？”这个问题，真的是让人有点措手不及。不过，别担心，我来给你详细讲解一下。首先，过拟合和欠拟合是机器学习中常见的两个问题。不论是传统的AI产品经理，还是现在的AI和AIGC产品经理，了解这两个概念都是必不可少的。如果你已经知道了，那就跳过这段吧～ 𐟍ƒ 过拟合是什么？过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，准确率可能达到99%甚至100%，但在实际数据上表现却很差，准确率可能只有10%。这种现象就是过拟合。 𐟓栦젦‹Ÿ合是什么？欠拟合则是模型在训练数据和实际数据上的表现都不理想，准确率较低。我们今天主要讨论过拟合，欠拟合会在下一篇文章中讲解。 𐟏‹️ 训练算法的过程现阶段的算法大多是基于大量历史数据进行训练的。训练的过程就是拟合数据分布的过程，也就是找到一个函数（可能是二维空间的，也可能是三维空间的，甚至是N维空间的），使得这个函数能够满足或尽可能满足大部分数据点的需求。 𐟤” 过拟合的原因模型复杂度过高训练数据量不足数据质量问题，比如有很多脏数据，或者缺乏某些特定场景的数据 𐟛 ️ 如何解决过拟合？针对过拟合的原因，我们可以采取以下措施：简化模型：降低模型的复杂度，避免过度拟合训练数据。增加训练数据：更多的数据可以帮助模型更好地泛化到新数据。数据清洗：处理脏数据，确保模型能够学到有用的信息。正则化：通过正则化技术，如L1正则化或L2正则化，来约束模型的复杂度。交叉验证：使用交叉验证来评估模型的泛化能力，避免过拟合。希望这些方法能帮你更好地理解和解决过拟合问题！如果你还有其他问题，欢迎在评论区交流哦～

机器学习和深度学习的区别是什么？ 𐟔 探索人工智能背后的技术，我们发现了一个有趣的现象：机器学习和深度学习。虽然它们都是人工智能的一部分，但它们之间有着显著的区别。 𐟤– 机器学习，简单来说，是一种让计算机从数据中“学习”的技术。它不需要我们手动编写复杂的规则，而是通过从数据集中训练模型来学习。这种学习方式就像我们人类一样，通过经验和数据来提升自己的能力。 𐟧 深度学习，则是一种受我们大脑启发的新型机器学习技术。它模仿了大脑中的神经元网络，通过多层神经网络来处理和解析数据。深度学习的应用范围非常广泛，从图像识别到自然语言处理，几乎涵盖了人工智能的各个领域。 𐟒ᠦ€𛧻“来说，机器学习和深度学习虽然都是人工智能的重要组成部分，但它们的学习方式和应用场景有所不同。机器学习更注重从数据中学习，而深度学习则更注重模仿大脑的神经元网络。两者共同推动了人工智能的发展，为我们带来了更多可能性和便利。