从深度学习开始,我们将利用使用基本 Python 从机器学习中获得的构造。第二章开始使用 PyTorch 进行实际实现。 定义深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域,它处理的算法非常类似于人脑的过度简化版本,解决了现代机器智能的一个巨大类别。在智能手机的应用生态系统(iOS 和 Android)中可以找到许多常见的例子:相机上的人...
人工智能指的是一系列使机器能够像人类一样处理信息的技术;机器学习是利用计算机编程从历史数据中学习,对新数据进行预测的过程;神经网络是基于生物大脑结构和特征的机器学习的计算机模型;深度学习是机器学习的一个子集,它处理大量的非结构化数据,如人类的语音、文本和图像。因此,这些概念在层次上是相互依存的,人工智能是...
同样,给定视频中过去的帧来预测下一帧,或者给定文本中前面的词来预测下一个词,都是自监督学习的例子[这两个例子也属于时序监督学习(temporally supervised learning), 即用未来的输入数据作为监督] 4.1.4强化学习 在强化学习中,智能体(agent)接收有关其环境的信息,并学会选择使某种奖励最大化的行动 4.2评估机器学...
深度学习常用四大Python库 这一部分我们简单介绍下Python中的常用的机器学习库,算是比较入门的介绍哈,具体包括Scikit-learn、Keras、TensorFlow和PyTorch,下面我们就一一简单介绍: Scikit-learn 「官网」 网址:scikit-learn.org/stable 「简单介绍」 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,其对常用的机器学...
求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数(value function)算法两类。深度学习模型可以在强化学习中得到使用,形成深度强化学习。 评估机器学习模型 一个现象:模型在训练集上性能始终在提高,但是在验证集表现得不好,即出现了过拟合overfit。
•机器学习算法框架:sklearn(Scikit-learning)等。 •深度学习算法框架:tensorflow, caffe, pytorch, keras等 在使用算法框架之前,配置好算法需要的环境是重中之重。Anaconda自带sklearn包,而深度学习需要的包我们可以通过Anaconda安装,然后将路径配置到pycharm里调用。
5.遗传算法:和强化学习类似,通过淘汰机制去选择最优模型,比如自己玩超级马里奥,淘汰前面几代差的,基于强者的"遗传和变异",适者生存,弱者淘汰的原理。 二.神经网络 神经网络也称为人工神经网络ANN(Artifical Neural Network),是80年代非常流行的机器学习算法,在90年代衰退,现在随着"深度学习"和"人工智能"之势重新归...
本课程旨在通过全面、系统的学习,使学员掌握Python在科研领域中的应用,特别是如何利用人工智能技术推动科研进展。课程内容涵盖了从基础的Python编程到高级的机器学习和深度学习算法,逐步引导学员掌握科研数据分析、模型设计与训练、以及科研绘图等关键技能。同时,课程特...
在使用Python进行机器学习和深度学习时，有几个重要的概念和步骤需要掌握。首先是数据预处理，这包括数据清洗、特征选择和标准化等。其次是模型选择，需要根据问题的特性选择适当的算法和模型。然后是训练模型，使用已标记的数据集进行模型的训练和优化。最后是模型评估和预测，在完成模型训练后，我们需要使用新数据对模型...