2024-11-07 手机 0
何为智能
在探讨机器学习和构建智能系统之前，我们首先需要明确“何为智能”。智能是指某个系统能够通过感知环境、处理信息并作出适当反应来实现特定任务的能力。这个定义不仅适用于人工智能（AI），而且也可以应用于生物体内的生理过程或其他任何形式的自我调节行为。
算法与模型
在技术层面上，机器学习涉及到开发和训练算法，这些算法可以帮助计算机从数据中学习，并根据这些数据做出预测或决策。这些算法通常被称为模型，因为它们模拟了人类的大脑如何处理信息并基于经验做出判断。
supervised learning 与 unsupervised learning
监督式学习
监督式学习是一种常见的机器学习类型，它要求算法在带有标签的数据集上进行训练。在这种情况下，输入数据被分配相应的输出值。例如，如果我们想要教一个计算机识别猫咪，我们会提供一组带有标注（即“猫”或“非猫”）图像给它作为训练样本。一旦我们的模型经过充分训练，它就能准确地将新图片分类为“猫”或者“非猫”。
无监督式学习
无监督式学习则不同，它不依赖于预先存在的标签。当没有关于正确答案是什么样的指导时，算法必须自己找到隐藏在大量未标记数据中的模式。聚类是一个典型例子，其中目标是将相似的对象分组到不同的类别中，而无需事先知道应该如何划分它们。
深度神经网络与大规模优化
深度神经网络（DNNs）代表了现代机器学领域的一个重要突破。这类网络由多层相互连接的人工神经元组成，每一层负责提取更高级别、更抽象特征。随着深度网络变得越来越复杂，大规模优化问题出现了——这包括选择合适激活函数、正则化技巧以及优化方法以避免过拟合现有数据。
评估性能与挑战性问题
为了确定哪个模型执行得最好，我们需要对其进行评估。这通常涉及使用验证集测试多个候选模型，并选择表现最佳的一种。此外，由于缺乏足够数量高质量培训样本的问题，即便最好的方法也可能表现有限，这就是所谓的问题难题（Pitfalls）。
结论：
了解何为智能对于设计有效的人工系统至关重要。
认识到各种不同的AI技术，如监督式和无监督式learning，以及深度神经网络等工具。
鉴定最新研究进展及其挑战，以促进科学发展并解决实际问题。
最后，无论我们走向怎样的未来，只要继续追求提升人工智慧水平，就能使世界更加丰富多彩，同时推动科技不断前行。
