并行化方法:Bagging(使用自助法产生多个数据集训练个体学习器)→随机森林(在前者基础上随机属性选择后训练决策树作为个体学习器,属性数一般取 = 2 ) 串行化方法:Boosting(从初始训练集训练出一个基学习器,再根据基学习器的表现对判断出错的训练样本分布进行加权调整,再用调整后的训练集训练下一个基学习器,重复上述...
人工智能(Artificial Intelligence),是一个以计算机科学(Computer Science)为基础,由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该...
集成的系统:当这两者结合在一起时,能够充分发挥各自的优势,提供既具有创造性、又能精确解答问题的智能体验。这是目前人工智能领域中一个非常重要的趋势。 在实际应用中,你可以想象 LLMs 负责“理解”问题,而 Wolfram|Alpha 负责提供精确的计算结果。这种结合方式为用户提供了一个更加全面且强大的智能助手。 ChatGPT ...
2015.12 DeepMind公司的AlphaGo 打败了欧洲围棋冠军 樊辉;深度学习软件第一次击败了人类职业围棋选手; 2016.3 AlphaGo 在韩国首尔对垒九段棋手中获胜, §1.4 The State of The Art 弱人工智能(ANI):无意识的AI,专注于一个具体的任务(仅针对一个特定问题); 强人工智能(AGI):将智能用于处理任何问题,研究主要目标; ...
人工智能学习笔记 以下内容是学习《人工智能--一种现代的方法》《终极算法》以及其他网络课程以后整理而成的,一开始介绍了人工智能的基础目的,面对真实世界完成基础目的生长出来的复杂性,这些复杂性推动出人工智能的不同的流派,然后介绍不同流派的人工智能算法模型适合解决什么样的问题,怎么解决问题,算法的逻辑是什么。
人工智能学习笔记 精品文档(可编辑)值得下载1/3《人工智能》学习笔记人工智能浪潮更多是基于大数据的深度学习算法繁荣的表现,和以往试图以机器人的形态还原人类智能和行为的智能系统的“通用型人工智能”(ArtificialGeneralIntelligence)并不能等同起来 决策能力涉及强化学习。创造力是指跟创造有关的生成模型,在内容生成领域...
*智能体和环境 理性智能的概念是研究人工智能方法的核心。智能体的行为取决于环境的性质。任何通过传感器感知环境并通过执行器作用于环境的事物都可以被视作智能体。 从数学上讲,智能体的行为由智能体函数描述,该函数将任意给定的感知序列映射到一个动作。原则上我们可以通过尝试所有可能的感知序列并记录智能体响应的动...
C6 群体智能 核心思路 :大自然中的一些社会系统尽管由简单的个体组成,却表现出智能的集体行为。称 Agents 为“智能体”。 对问题的智能解决方案,自然地涌现于这些个体的自组织和交流之中。整个系统的行为是自下而上的,遵循简单规则的简单 Agents 生成复杂的结构/行为,
机器学习实现人工智能的途径是使用算法分析数据,从中学习数据的特征,并进行归纳判断。 深度学习是机器学习的一类重要特征,采用非线性函数学习数据特征,并进行判断,属于机器习题解决图像、语音、文本等领域的一个重要分支。 基于学习策略的分类,根据经典学习策略是否基于经典数学原理还是模拟人脑进行划分。
AI学习笔记：人工智能与机器学习概述 一、人工智能基本概念 1.1 基本概念 数据分析：对历史规律的展现、对未来数据的预测。机器学习：机器学习是指从一系列的原始数据中找到规律，提取人们可以识别的特征，然后通过学习这些特征，最终产生一个模型。流程：原始数据-->特征提取-->模型。机器学习偏向于算法。人工智能：...