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學(xué)習(xí)筆記-0-SVMandANN-創(chuàng)新互聯(lián)

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方老師的課,Shu-Cherng Fang, North Carolina State University

Supervised Machine Learning:?

  • Support Vector Machines (SVM)

  • Neural Networks (NN)


System analytics vs. Data analytics

  • Data analytics更強(qiáng)調(diào)是從data到information / knowledge的過(guò)程

  • System analytics也有data analytics的過(guò)程,但是更側(cè)重decision-making.

    System analytics 是給系統(tǒng)工程,管理系統(tǒng)等專(zhuān)業(yè)的,要有“系統(tǒng)”的概念,尤其是偏“工程”相關(guān)的專(zhuān)業(yè),工業(yè)工程、系統(tǒng)工程等。


AI的三個(gè)基本步驟

data mining -->machine learning -->analytics

Computers?examine data?to?extract embedded information?(data mining)?to?form useful knowledge?(machine learning)?for right decision making?(analytics)


AI的三個(gè)基本分類(lèi)

  • (1) 有監(jiān)督的學(xué)習(xí),主要是分類(lèi)和預(yù)測(cè),主流的有支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  • (2) 無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí),主要是聚類(lèi)和特征工程,相關(guān)的內(nèi)容有similarity learning and spare solutions.?Feature的東西,feature往往是越少越好,用較少的特征來(lái)描述問(wèn)題

  • (3) 強(qiáng)化學(xué)習(xí),reinforcement learning, 首先強(qiáng)調(diào)的是動(dòng)態(tài)環(huán)境,dynamic environment, 因?yàn)榄h(huán)境在變,所以相比之下data的屬性沒(méi)有那么強(qiáng),更強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)過(guò)程,“且戰(zhàn)且走”,相關(guān)的內(nèi)容有動(dòng)態(tài)規(guī)劃、馬爾可夫決策過(guò)程、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。


Machine learning vs. optimization

Machine learning的問(wèn)題往往要么是最小化損失函數(shù),要么是大化一些回報(bào)函數(shù)

Many?machine learning?problems are formulated as

  • minimization of some loss function?that measures discrepancy between the predictions of the model being trained and the actual problem instances,?

  • maximation of some reward function?that affirms an expected decision.

兩者的一個(gè)重要區(qū)別是

  • Optimization是在seen examples上做文章,做generalization, 是希望“當(dāng)前做到最好”

  • Machine learning更關(guān)心的是在unseen samples上的表現(xiàn),做泛化時(shí)往往“留有余地”,因?yàn)槟繕?biāo)是“以后做到最好的可能性大”


Research并不神圣,其實(shí)就是要知道事情的來(lái)龍去脈,要知道它可以怎么做,做出來(lái)可以是什么樣子。讀paper時(shí)理解不了,往往并不是作者比我們聰明,或者說(shuō)我們自己的知識(shí)太差,而是我們不知道應(yīng)該怎么看待它,怎么去欣賞或辨析,怎么去appreciate.

Data science更多的是engineering的事情,要強(qiáng)調(diào)動(dòng)手去實(shí)現(xiàn)、去練習(xí)。大部分都是engineering solution, 而不是mathematical solution.

動(dòng)手就需要工具,Matlab, Python, Java, Cplex, Gurobi, etc. 工學(xué)院的研究生,“謀生的工具”,“吃飯的家伙”

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網(wǎng)頁(yè)題目:學(xué)習(xí)筆記-0-SVMandANN-創(chuàng)新互聯(lián)
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