现在大模型中很热的Transformer 可以被认为是一种算法,因为Transformer 描述了如何执行自注意力计算、如何结合输入数据、如何通过神经网络层传递数据等等,这个意义上的 "算法" 是描述模型在前向传播和反向传播期间所采取的计算步骤。二、模型 1、模型定义 在更广泛、跨学科的背景下,模型可以被定义为:对现实世界某一...
2、数据模型定义 数据模型和一般意义上的模型都是对现实世界事物的简化和抽象表示,但数据模型体现的是现实世界或业务逻辑在数据层面的投影,是将数据元素以标准化的模式组织起来,用来模拟现实世界的信息框架和蓝图。比如通过抽象,数据模型可以为世界的系统交互提供一个更易于理解和操作的视图,可以专注于对特定任务或目标至...
2、数据模型定义 数据模型和一般意义上的模型都是对现实世界事物的简化和抽象表示,但数据模型体现的是现实世界或业务逻辑在数据层面的投影,是将数据元素以标准化的模式组织起来,用来模拟现实世界的信息框架和蓝图。比如通过抽象,数据模型可以为世界的系统交互提供一个更易于理解和操作的视图,可以专注于对特定任务或目标至...
算法通过在数据上进行运算产生模型 。 那么,我们来具体了解机器学习三要素。 数据(Data) 向量空间模型(VSM) 原始数据(Raw Data)是无法直接用来喂给算法进行计算的,所以,需要构建一个向量空间模型(Vector Space Model/VSM)。VSM 的任务是将各种格式的Raw Data(文字、图片、音频和视频等等)转换为数字向量形式。接着,...
即算法通过在数据上进行运算产生模型。 下面我们从数据,模型,算法上来深入分析机器学习的过程。 数据 我们都知道,机器学习需要大量的数据来训练模型,尤其是训练神经网络。在进行机器学习时,数据集一般会被划分为训练集和测试集,很多时候还会划分出验证集。
算法 有监督和无监督学习的算法差别甚大。因为我们在日常中主要应用的还是有监督学习模型,所以就先以此为重点,进行讲解。 有监督学习的目标就是:让训练数据的所有 x 经过 f(x) 计算后,获得的 y’ 与它们原本对应的 y 的差别尽量小。 我们需要用一个函数来描述 y’ 与 y 之间的差别,这个函数叫做损失函数(Lo...
机器学习三要素包括数据、模型、算法。简单来说,这三要素之间的关系,可以用下面这幅图来表示: 总结成一句话:算法通过在数据上进行运算产生模型。 下面我们先分别来看三个要素。 数据 关于数据,其实我们之前已经给出了例子。 源数据 上一篇中,图1老鼠和其他动物和图2小马宝莉六女主就是现实中的两份样本集合。如果...
机器学习三要素包括数据、模型、算法。简单来说,这三要素之间的关系,可以用下面这幅图来表示: enter image description here 总结成一句话:算法通过在数据上进行运算产生模型。 下面我们先分别来看三个要素。 数据 关于数据,其实我们之前已经给出了例子。
一、模型:构建机器学习的基石 二、算法:驱动模型学习的引擎 三、数据:驱动机器学习的动力源泉 四、代码实例:展示三要素的交融与碰撞 在数字时代的浪潮中,机器学习以其独特的魅力引领着科技发展的新浪潮。作为人工智能的核心分支,机器学习以其强大的数据处理和预测能力,为各行各业带来了革命性的变革。而在这背后,机...
算法模型的第三个优势,就是处理大规模数据了。 典型的业务模型RFM,做用户分层时,如果每个指标分3类,那么就有3*3*3=27类,在业务上已经复杂到很难匹配对应策略了。但是如果用协同过滤算法,完全可以做到千人千面,这也是算法模型的巨大优势。 之所以互联网公司倾向于用算法做推荐,主要是源自互联网平台上的商品量以十...