陕西机器人学习并没有那么深奥,它还很有趣

发布时间:2019-07-13 03:00:00 / 来源:http://shanxi.zyhtsy.com/news100466.html

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机器人学习并没有那么深奥,它还很有趣


在科技圈,如果你不懂“机器人学习”,那你就 out 了。当别人在谈论机器学习娓娓道来时,你却一头雾水,怎么办?在跟同事的聊天中,你只能频频点头却插不上话,怎么办?让我们来做些改变!Adam Geitgey 撰写了一份简单易懂的《机器学习,乐趣无限》的资料,共分为5个部分,主要针对所有对“机器人学习”感兴趣,却苦于不知从何下手的朋友,希望。能借此让更多人认识了解“机器学习”,激发其对“机器学习”的兴趣。

相信很多人都已经厌倦了维基百科上的长篇累牍,迫切地希望能有人给出个更准确、更高水平的解释。这些,正是“机器人学习”将为你做到的!
什么是“机器人学习”?

机器学习,意味着你不再需要编写那些纷繁复杂的特定传统代码,机器运用一套通用的算法——泛型算法,就能告诉你关于一组数据的有趣之处。不需要写代码、编程序,只要把数据交给泛型算法,它就能自动建立起数据逻辑。

举个例子:用于分类的泛型算法是能够把一组数据分门别类的,用于识别手写数字的分类泛型算法同样能够做到在不改变代码的条件下将垃圾邮件和非垃圾邮件区分开。两者使用的是同一种泛型算法,但是因为输入的数据不同,所以输出的分类逻辑是不一样的。

机器学习并没有那么深奥,它还很有趣(1)

这一种机器学习算法相当于一个黑盒子,能够处理各种有关分类的问题。

“机器人学习”是一个呈伞状结构的体系,除了分类算法以外,还覆盖了各种各样其他的泛型算法。
两类机器学习算法

你可以把机器学习算法暂且想象为拥有着两大类分支的体系——有监督学习和无监督学习。这两者的区别显而易见,不外乎是有无监督之差,但是其重要性却是不容忽视的。

①     有监督学习

假设,你现在是房地产经纪人,你的业务持续增长,所以你必须雇一帮新的实习代理帮忙。然而当下的问题是:你只要随便一瞥就能知道一间房子大概的价值,但是你雇来的实习代理不行,他们不如你经验丰富,还做不到对房子进行相对准确的估价。

那么为了帮助你的实习代理(当然同时也是为了给你自己放假),你可以编写一个能够完成房产估价工作的应用程序,这个程序能够根据房子的大小、周边环境等条件找出相似的房子,然后进行价格预估。

因此,你需要记录下你所在城市三个月内房产交易的信息。针对每笔交易,你需要记录下一系列细节信息,比如:房间数目、房子大小、周边地区环境,等等,重要的是要记录下交易的终价格。

机器学习并没有那么深奥,它还很有趣(1)

以上就是我们收集到的数据,专业地称之为“训练数据”,我们希望通过这些数据建立一个程序,来帮助我们对我们所在区域的其他房子进行估价。当然,我们同时也希望能通过这些数据,对区域以外的其他房子进行价格预估。

这种模式就叫做“有监督学习”。

你从一开始就知道了每间房子的价格,换句话说,你已经知道了一个问题的答案,而且你能够原路返回,重新思考这个问题,从而建立起一个解决这个问题的思路和逻辑。

那么建立一个能预估房价的应用程序,你需要把关于每间房子的数据信息——“训练数据”——输入你的机器学习算法中,算法就会得出用于解决这些数据关系的一套数学公式。

这就有点像一份数学考试的答案纸被涂掉了所有的算术符号,就像下面这张图。

机器人学习并没有那么深奥,它还很有趣(1)

天啊!老师答案纸上的算术符号不知道被哪个淘气的学生都涂掉了!这个时候你应该很难看出这次考试考的是什么数学问题,到底是加法还是减法?

所以要解决到底是加法还是减法的问题,你这时就需要对左边和右边的数字进行一些“计算加工”来弄清他们之间的关系了。

通过这种“有监督学习”,你可以让电脑帮你完成一系列的“计算加工”工作。当你弄清楚等式左右两边的数学关系以后,你就会知道用什么方法解决这个数学问题了,那么类似的问题也就迎刃而解啦!

②     无监督学习

我们再回到前面提到的房地产经纪人的例子。假如就连作为房地产经纪人的你,对每间房子的价格都不确定,那该怎么办?

如果你了解到的只有房子的大小、位置这些信息,那也没关系,用我接下来介绍的“无监督学习”你一样能有所作为。

机器学习并没有那么深奥,它还很有趣(1)

机器学习可以让你在没有掌握有决定性意义的数字信息(这里指的是房子的价格)的条件下也能有所作为。

这就有点儿像,有个人递给你一张纸,上面写着一串数字(这里指的是除了房价以外的其他数据信息)然后告诉你“我也不知道这一大串数字是什么意思,但是你应该能从中得出些隐含的信息,好好干,祝你好运!”

我们拿到这串数字数据能做些什么呢?对于一个新手来说,你可以用一个算法自动识别出你的数据内部的细分市场区隔。你可能就会发现邻近大学地区的一些买家倾向于购买房间多、面积小的房子,而在郊区的买家则比较青睐建筑面积大的,房间数量不需要多的(大概只需三个)房子。了解了不同客户的不同需求能够对你的市场推广工作起到很大的指导作用。

除此之外,你能做的还有就是自动识别出那些与其他不同的离群孤立的房子,可能那些孤立出来的房子都是高楼大厦,所以你可以有针对性地把销售主力集中在这个区域。

 在这篇帖子接下来的部分,我们将会更多地关注在“有监督学习”上,但这并不代表“无监督学习”就是无用的。事实上,随着算法的不断完善,“无监督学习”变得越来越重要,因为它在数据没有被贴上正确答案标签的条件下同样能使用。

给学者们的附注:确实是有很多不同类型的机器学习的泛型算法,但是对于刚入门的新手来说,从这两类算法开始确实是一个不错的选择。

 运用“机器学习”给房子进行估价确实很酷,但是这真的算是学习吗?

作为人类,你的大脑可以解决很多种突发状况,而且在没有明确的指示的情况下同样可以学会处理这些状况。如果你很长一段时间都在做房屋销售,那么你就会对房屋的正确估价、房屋的营销策略、房屋的潜在客户等产生本能的反应。而强大的人工智能调查的目的就是把产生这种本能反应的能力在电脑上复制下来。但是就现在来说,机器学习算法还没能达到那么高的水平,它暂时只适用于一些特定的、有限的问题。因此,在这种情况下,“学习”被定义为“根据示例数据得出相应的公式来解决特定的问题”可能更为恰当。但是很显然“机器运用根据示例数据得出的公式解决特定问题”这个定义不能作为个好名字,所以,我们干脆就直接称之为“机器学习”。

当然,可能在50年后人工智能已经强大到那种地步了,那么你一定会觉得我写的这篇帖子里有点奇怪。如果真是如此,请你放下这篇帖子,让你的机器人保姆给你做个三明治,尽情享受人工智能带来的便捷和舒适吧。

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