Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Cơ khí - Chế tạo máy
Machine Learning Introduction
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Machine Learning Introduction
Nguyên Hạnh
116
30
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Machine Learning Introduction incldues why is machine learning important? How Does Machine Learning Work? Types of Machine Learning, Supervised Learning, Forms of Supervised Learning, Bayesian Learning, Learning in Bayesian Networks. | Machine Learning Introduction • Why is machine learning important? – Early AI systems were brittle, learning can improve such a system’s capabilities – AI systems require some form of knowledge acquisition, learning can reduce this effort • KBS research clearly shows that producing a KBS is extremely time consuming – dozens of man-years per system is the norm • in some cases, there is too much knowledge for humans to enter (e.g., common sense reasoning, natural language processing) – Some problems are not well understood but can be learned (e.g., speech recognition, visual recognition) – AI systems are often placed into real-world problem solving situations • the flexibility to learn how to solve new problem instances can be invaluable – A system can improve its problem solving accuracy (and possibly efficiency) by learning how to do something better How Does Machine Learning Work? • Learning in general breaks down into one of two forms – Learning something new • no prior knowledge of the domain/concept so no previous representation of that knowledge • in ML, this requires adding new information to the knowledge base – Learning something new about something you already knew • add to the knowledge base or refine the knowledge base • modification of the previous representation – new classes, new features, new connections between them – Learning how to do something better, either more efficiently or with more accuracy • previous problem solving instance (case, chain of logic) can be “chunked” into a new rule (also called memoizing) • previous knowledge can be modified – typically this is a parameter adjustment like a weight or probability in a network that indicates that this was more or less important than previously thought Types of Machine Learning • There are many ways to implement ML – Supervised vs. Unsupervised vs. Reinforcement • is there a “teacher” that rewards/punishes right/wrong answers? – Symbolic vs. Subsymbolic vs. Evolutionary • at what level
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 10: Max-margin learning
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 12: Reinforcement learning
Machine Learning Introduction
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 1: Introduction
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 02: Linear prediction
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 3: Maximum likelihood
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 4: Nonlinear ridge regression risk, regularization, and cross-validation
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 5: Optimisation
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 6: Logistic regression: a simple ANN
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 7: Backpropagation: A modular approach (Torch NN)
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.