文章 2024-05-02 来自:开发者社区

【AI 初识】监督学习、无监督学习和强化学习定义

监督学习:解读数据的导师 监督学习是一种机器学习方法,其核心思想是利用带有标签的训练数据来训练模型,从而使模型能够学习输入和输出之间的映射关系。在监督学习中,训练数据包括了输入特征和对应的输出标签,模型通过学习这些数据来预测未知数据的输出标签。监督学习的典型应用包括分类和回归问题。在分类问题中,模型通过学习训练数据的特征和标签之间的关系来预测未知数据的类别;而在回归问题中,模型则预测一个连续值.....

【AI 初识】监督学习、无监督学习和强化学习定义
文章 2024-04-12 来自:开发者社区

AI人工智能机器学习的类型:监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习和深度学习

随着科技的不断发展,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)已经成为当下热门的话题。AI的核心技术之一就是机器学习(Machine Learning)。机器学习是一种基于数据的自动化算法,它能够让计算机自动识别和学习规律,并应用于实际问题中。机器学习技术的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、图像识别、自动驾驶等领域。 本文将详细介绍机器学习的类型。 监督学习 ...

AI人工智能机器学习的类型:监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习和深度学习
文章 2023-01-09 来自:开发者社区

AI遮天传 ML-无监督学习

一、无监督学习介绍 机器学习算法分类(不同角度):贪婪 vs. 懒惰参数化 vs. 非参数化有监督 vs. 无监督 vs. 半监督 ......什么是无监督学习?(unsupervised learning)解释 1有监督:涉及人力(human label)的介入无监督:不牵扯人力(是否要通过人来给一些label分辨属于哪些类别)解释 2给定一系列数据: x1 , x2 , . . . , xN....

AI遮天传 ML-无监督学习
文章 2022-10-25 来自:开发者社区

全球名校AI课程库(9)| Berkeley伯克利 · 深度无监督学习课程『Deep Unsupervised Learning』

课程学习中心 | 其他名校AI课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍深度学习的研究方向包括一个非常重要的主题:对无标签数据的应用。CS294 是顶级名校 UC 伯克利的课程,针对无监督学习的场景展开,包括深度生成模型和自监督学习两大主题。其中,生成模型使得对自然图像、音频波形和文本语料库等高维原始数据进行真实建模成为可能;而自监督学习算法在逐步缩小监督表示学...

全球名校AI课程库(9)| Berkeley伯克利 · 深度无监督学习课程『Deep Unsupervised Learning』
文章 2018-01-08 来自:开发者社区

如何把足球AI教成梅西?人类退后,试试无监督学习(附论文)

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) Hoang Le从小就是足球迷。 他少年时的足球英雄是齐达内,而现在他认为梅西是历史上最好的足球运动员。与足球有关的事Le都能轻松应对,但有一件事除外: 如何教会电脑优雅的踢球? 为了做好这件事,Le和他在加州理工的同事们,不得不放弃教学控制权,从教电脑踢球的一线后退一步。换句话说就是:无教胜有教。 这个团队发表的研究表明,机器学习可以让计算机发现...

如何把足球AI教成梅西?人类退后,试试无监督学习(附论文)
文章 2018-01-01 来自:开发者社区

不再需要词典了,现在,AI通过无监督学习学会了双语翻译

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 由于神经网络技术的发展,翻译自动化已经取得了长足的进步。然而传统上,训练这样的神经网络需要大量数据:通过数百万的逐句对照来展示人工如何翻译。 两篇最新论文表明,在不需要平行文本(即同一段文本的不同语言版本)的情况下,神经网络也可以学会翻译。这样的进步可以帮助我们阅读更多不同语言的文档。 西班牙巴斯克大学计算机科学家Mikel Artetxe表示:...

文章 2017-09-01 来自:开发者社区

中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.5 最后,无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。

1.5 最后,无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。 虽然欺诈方式一直在变,但好客户的特征并不会发生剧烈变化。所以,通过识别和好客户不一样的用户特征,更加容易发现欺诈。比如同一家门店,连续来了5个客户,都不是当地人,但身份证前6位都一样,就不满足正常的统计分布规律,出现了异常情况。通过聚类、异常检测等无监督学习算法,可以及时发现未知的异常,及时进行干预。 利用强大的计算能力作支撑,通过海.....

文章 2017-08-01 来自:开发者社区

Facebook Yann LeCun一小时演讲: AI 研究的下一站是无监督学习(附完整视频)

作为 Facebook 人工智能部门主管, Yann LeCun 是 AI 领域成绩斐然的大牛,也是行业内最有影响力的专家之一。 近日,LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场 AI 技术核心问题与发展前景的演讲。他在演讲中提到三点干货: 1. 无监督学习代表了 AI 技术的未来。 2. 当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。  3. 用模拟器提高无监督学习的效率是...

Facebook Yann LeCun一小时演讲: AI 研究的下一站是无监督学习(附完整视频)
文章 2017-07-06 来自:开发者社区

【LeCun台大演讲】AI最大缺陷是缺乏常识,无监督学习突破困境

6 月 29 日,台湾大学。卷积神经网络之父、FacebookAI 研究院院长 Yann LeCun 以「Deep Learning and the Path to AI」为题,对深度学习目前的发展现状和面临的最大挑战、以及应对方法进行了综述和分析。新智元结合台湾大学在 Facebook 上公布的视频、台湾科技媒体 iThome 的报道,以及 Yann LeCun 今年早些时候在爱丁堡大学的演讲....

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阿里云机器学习平台PAI

阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)面向企业及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台,涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer(原Studio)可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台,支持千亿特征、万亿样本规模加速训练,百余落地场景,全面提升工程效率。

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