机器学习

时间:2019-01-17

在思维学中,人类的但的思维分为:逻辑思维、直观思维、和灵感思维三种基本方式。

广义上来说,数据可以是有标签或者无标签的,这对应了经典机器学习中的有监督学习和无监督学习。在机器学习中,对于无标签的数据进行分类往往被称作聚类。在“大数据”支持和电脑硬件(如图形处理器GPU)的计算能力不断提高下,机器学习在分类和回归问题上都取得了空前的成效。机器学习就是采用神经网络技术,利用其算法特点来模拟人脑的直观思维方式,它是一个非线性动力学系统,其特点是信息分布式存储和并行协调处理,虽然单个神经元结构及其简单,功能有限,但是如果大量的神经元构成的网络系统所能实现的行为却是及其丰富多彩的。

计算机先把每一个字的图案反复看很多很多遍,然后,在计算机的大脑(处理器加上存储器)里,总结出一个规律来,以后计算机再看到类似的图案,只要符合之前总结的规律,计算机就能知道这图案到底是什么字。用专业的术语来说,计算机用来学习的、反复看的图片叫“训练数据集”;“训练数据集”中,一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质,叫做“特征”;计算机在“大脑”中总结规律的过程,叫“建模”;计算机在“大脑”中总结出的规律,就是我们常说的“模型”;而计算机通过反复计算学习,总结出规律。

我们把计算机要学习的东西看成一大堆数据,把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络(深度神经网络),然后检查经过这个网络不断计算处理得到的结果数据是不是符合要求——如果符合,就保留这个网络作为目标模型,如果不符合,就一次次地、锲而不舍地调整网络的参数设置,直到输出满足要求为止。

博达技术研究院探索机器学习技术对用户的图片、文章、视频等资源进行学习分类,自动识别并归类图片,比如我们通机器学习去识别“猫”和“狗”的图片,使用有限的少量数据和大量无标记的数据得到准确、有效、稳定的分类和回归预测,同时可以充分结合推荐算法,在进行内容信息发布时自动推荐相关内容资源,做到更智能化。

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