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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)
文章路徑:http://www.chinadenli.net/article22/dgeijc.html
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