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#x1f4a1; 什么是机器学习#xff1f; 机器学习#xff08;Machine Learning, ML#xff09;是人工智能#xff08;Artificial Intelligence, AI#xff09;中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据#xff0c;还能从数据中学习#x…【ShuQiHere】 什么是机器学习 机器学习Machine Learning, ML是人工智能Artificial Intelligence, AI中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据还能从数据中学习从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同它不再依赖于人类编写的固定规则而是通过数据自我改进模型从而更灵活地解决问题。
本文将逐步解析机器学习的核心概念探讨三种主要的学习方法监督学习Supervised Learning、无监督学习Unsupervised Learning和强化学习Reinforcement Learning并分析与人类大脑结构相似的人工神经网络Artificial Neural Networks, ANN如何推动了AI的发展。 1. 冯·诺依曼机器传统计算机的局限
️ 冯·诺依曼结构von Neumann Architecture是现代计算机的基础架构。由约翰·冯·诺依曼John von Neumann在1945年提出它奠定了计算机设计的基本原则并构成了现代计算机的运行模式。这个架构包含三个核心组件
中央处理器Central Processing Unit, CPU计算机的“大脑”负责处理数据和执行指令。存储器Memory Unit保存程序和数据的地方。输入输出单元Input/Output Unit, I/O用于数据的输入与输出如键盘输入或屏幕显示。
尽管现代计算机越来越强大但其基本原理仍然遵循这一架构。然而这种架构存在一个显著缺陷它不能自主学习。计算机只能按照预设的程序执行任务无法从过去的经验中改进。这就是为什么我们无法称其为“智能”系统。
例子天气预报系统 ️
一个典型的例子是7天天气预报系统。这种系统基于气象观测数据如温度、气压、风速等通过复杂的物理模型进行预测。尽管系统可以提供高精度的预测但它的核心算法并不会从历史错误中学习或改进。每次预报时系统依赖相同的数学模型来生成预测结果缺乏自我调整能力。这种系统依然属于冯·诺依曼机器。 2. AlphaGoAI中的学习能力
在人工智能领域与传统计算机系统不同的是AI能够自主学习和改进。一个经典的例子是AlphaGo。这款由DeepMind开发的围棋AI通过深度学习Deep Learning和强化学习Reinforcement Learning技术不仅能够对局还能通过与人类和自我对弈持续改进策略最终击败了世界围棋冠军。
AlphaGo的强大之处在于它不仅遵循既定规则下棋还通过对弈后的分析进行自我优化。通过这种持续的学习AlphaGo在与人类高手对战的过程中逐步提升自己的棋力。这展示了AI相较于传统计算系统的优势不仅能处理数据还能从中学习和改进。 3. 学习方法的分类
机器学习的方法可以分为三类监督学习Supervised Learning、无监督学习Unsupervised Learning和强化学习Reinforcement Learning。每种方法都有其独特的学习机制和应用场景。
3.1 监督学习Supervised Learning
监督学习是一种有标签数据的学习方法。模型通过学习输入数据及其对应的目标输出也称为“标签”从而在新数据上做出预测。监督学习广泛应用于分类Classification和回归Regression任务中。
例子人脸识别
人脸识别Face Recognition是监督学习的典型应用。在人脸识别系统中我们提供大量标注了身份的图片通过这些数据训练模型使其能够识别新的人脸图像。在这个过程中系统通过学习面部特征如眼睛、鼻子、嘴巴等识别并匹配身份。监督学习的核心在于模型学会了如何将输入图像数据映射到输出身份标签。
在数学上监督学习的训练过程可以通过以下损失函数Loss Function来表示 L ( θ ) 1 n ∑ i 1 n L ( f θ ( x i ) , y i ) L(\theta) \frac{1}{n} \sum_{i1}^{n} \mathcal{L}(f_\theta(x_i), y_i) L(θ)n1i1∑nL(fθ(xi),yi) 其中 L ( θ ) L(\theta) L(θ)是损失函数 f θ ( x i ) f_\theta(x_i) fθ(xi)是模型的预测结果 y i y_i yi是真实标签 L \mathcal{L} L用于衡量预测结果与真实结果之间的差异。
3.2 无监督学习Unsupervised Learning
无监督学习与监督学习不同它没有明确的目标输出或标签。模型通过分析数据中的内在结构寻找模式或分组。无监督学习适用于聚类Clustering、降维Dimensionality Reduction等任务。
例子聚类
聚类Clustering是一种典型的无监督学习任务常用于将相似的样本自动分组。例如在电商平台中聚类算法可以根据用户的浏览和购买行为将客户分为不同的群体从而进行个性化推荐。无监督学习不需要预先标注数据它通过分析数据的特征来自行学习。
在数学上常见的聚类目标函数如下 min ∑ i 1 k ∑ x ∈ C i ∣ ∣ x − μ i ∣ ∣ 2 \min \sum_{i1}^{k} \sum_{x \in C_i} ||x - \mu_i||^2 mini1∑kx∈Ci∑∣∣x−μi∣∣2 其中 C i C_i Ci是第 i i i类的数据点集合 μ i \mu_i μi是该类的质心。
3.3 强化学习Reinforcement Learning
强化学习是一种通过与环境交互、通过奖惩机制进行学习的方法。在强化学习中智能体Agent通过执行动作Action来获得奖励或惩罚并根据这些反馈调整策略从而学会做出最优决策。强化学习适用于长期策略优化问题。
例子训练宠物
训练狗狗是一种强化学习的现实例子。当你训练狗狗坐下时如果它正确地执行了命令你会给予奖励如食物反之则不给予。通过这种正向激励狗狗逐渐学会了如何响应指令。在机器学习中强化学习同样通过奖励和惩罚来优化智能体的决策。
强化学习的目标是通过最大化累积奖励来优化策略具体公式如下 Q ( s , a ) R ( s , a ) γ max a ′ Q ( s ′ , a ′ ) Q(s, a) R(s, a) \gamma \max_{a} Q(s, a) Q(s,a)R(s,a)γa′maxQ(s′,a′) 其中 Q ( s , a ) Q(s, a) Q(s,a)表示在状态 s s s下采取动作 a a a的价值 R ( s , a ) R(s, a) R(s,a)是即时奖励 γ \gamma γ是折扣因子用于权衡未来奖励的价值。 4. 人工神经网络Artificial Neural Networks, ANN
人工神经网络Artificial Neural Networks, ANN是模拟人类大脑中神经元Neurons工作原理的一种计算模型。人类大脑中神经元通过突触Synapse传递信号人工神经网络通过调整连接权重Weights来模仿这一过程从而实现学习。
4.1 神经元模型
每个人工神经元接收多个输入信号通过加权求和计算并通过激活函数生成输出 y σ ( ∑ i 1 n w i x i b ) y \sigma \left( \sum_{i1}^{n} w_i x_i b \right) yσ(i1∑nwixib) 其中 x i x_i xi 是输入信号 w i w_i wi 是对应的权重 b b b 是偏置项 σ \sigma σ 是激活函数。常见的激活函数包括
Sigmoid函数 σ ( x ) 1 1 e − x \sigma(x) \frac{1}{1 e^{-x}} σ(x)1e−x1ReLU函数 σ ( x ) max ( 0 , x ) \sigma(x) \max(0, x) σ(x)max(0,x)
4.2 前馈神经网络Feedforward Neural Networks, FNN
前馈神经网络Feedforward Neural Networks, FNN是一种最基本的人工神经网络架构信息从输入层传递到隐藏层再到输出层。这种模型的训练通过反向传播Backpropagation算法实现通过调整每层之间的权重逐
步减少预测误差。
例子股票预测
前馈神经网络可以用于处理时间序列数据如股票市场预测。通过学习历史数据中的模式模型可以基于当前市场数据预测未来的趋势。这种方法广泛应用于金融市场的交易策略优化中。
4.3 Hopfield网络与联想记忆
Hopfield网络Hopfield Network是一种自联想网络Auto-associative Network常用于存储和检索模式信息。Hopfield网络的结构为递归网络可以通过输出信息反馈调整下一次输入。在AI领域它不仅用于模式识别还用于解决复杂的优化问题如旅行商问题Travelling Salesman Problem, TSP。 5. Actor-Critic多智能体模型
在强化学习中一个常见的多智能体系统是Actor-Critic模型。该模型由演员Actor和评论家Critic两个智能体组成。演员根据当前状态选择动作评论家则根据动作给出反馈指导演员调整策略。
这种模型广泛应用于游戏AI如AlphaGo、机器人控制和资源调度。通过不断优化演员的策略系统逐渐学会如何在环境中做出最优决策平衡短期和长期奖励。 总结
机器学习作为人工智能的核心技术贯穿于我们日常生活的方方面面。通过监督学习、无监督学习和强化学习机器能够模拟人类的学习方式并作出智能决策。人工神经网络通过模仿人类大脑的结构使得机器学习能够处理复杂的数据模式并从中学习。随着这些技术的不断发展AI系统将变得更加智能化应用范围也将进一步扩展。 你对机器学习有什么看法 欢迎在评论区分享你的观点让我们一起探讨这个快速发展的领域
