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机器学习概述
机器学习概述
机器学习概述
定义
机器学习是一种在没有详细编程的状况下教计算机学习的才能。例如,机器学习通常被用来锻炼计算机来执行一些难以用编程手腕来完成的任务。
学习过程
普通来说,无论是人还是机器学习过程大致都分为以下四个步骤:
a) 数据累积(data storage):运用察看、记忆和联想的办法来为进一步的推理提供事实根据;
b) 笼统思想(Abstraction):将存储的数据转换为更普遍的表示和概念;
c) 理论概括(Generalization):运用笼统化的数据来创立在新环境下采取进一步动作的学问和推论;
d) 评价过程(Evaluation):为学习过程提供反应机制以权衡所学学问的适用性并带来潜在的效果提升;
品种
机器学习品种有:监视学习(supervised Learning)、强化学习(reinforcement learning)、非监视学习(unsupervised learning),如下图3-1。
a) 监视学习是最常见的一种机器学习,它的锻炼数据是有标签的,锻炼目的是可以给新数据(测试数据)以正确的标签。例如,将邮件停止能否渣滓邮件的分类,一开端我们先将一些邮件及其标签(渣滓邮件或非渣滓邮件)一同停止锻炼,学习模型不时捕捉这些邮件与标签间的联络停止自我调整和完善,然后我们给一些不带标签的新邮件,让该模型对新邮件停止能否是渣滓邮件的分类。
b) 非监视学习常常被用于数据发掘,用于在大量无标签数据中发现些什么她的锻炼数据是无标签的,锻炼目的是能对察看值停止分类或者辨别等。例如非监视学习应该能在不给任何额外提示的状况下,仅根据一切“花”的图片的特征,将“花”的图片从大量的各种各样的图片中将辨别出来。
c) 强化学习通常被用在机器人技术上(例如机械狗),它接纳机器人当前状态,算法的目的是锻炼机器来做出各种特定行为。工作流程多是:机器被放置在一个特定环境中,在这个环境里机器能够持续性地停止自我锻炼,而环境会给出或正或负的反应。机器会从以往的行动经历中得到提升并最终找到最好的学问内容来协助它做出最有效的行为决策。
机器学习分类
主要应用
a) 手写辨认(handwriting recognition):它能够辨认手写文字,这样就能够将手写文字直接转变为数字文字。
b) 言语转换(language translation):对口语或书面文字停止翻译。
c) 语音辨认(speech recognition):辨认语音并将语音片段转换成文本。
d) 图片分类(image classification):将图片停止适宜的分类。
e) 自主驾驶(autonomous driving):使车能本人行驶。
特征
特征是用来构成预测或者模型的察看值。例如,在图片分类中,像素点就是特征;在语音辨认中,声音的音调和音量就是特征;在自主汽车中,来自摄像机、间隔传感器和GPU中的数据就是特征。
关于树立一个模型来说,提取有意义的特征是十分重要。例如,在分类图片时,当天时间就是无意义的特征,而在分类渣滓邮件时,当天时间就是十分有用的信息,由于渣滓邮件普通是在夜间发送的。
机器人中常见的特征类型:像素点(RGB数据)、深度数据(声纳或激光测距仪)、运动(编码器值)、方位选择或者加速(回转仪、加速器或罗盘)。
注:在大多数状况下,有越多的可用特征越好,固然这可能更耗时;激光间隔仪很贵,但它产生的特征(360 degree depth maps)对导航是很有用的;摄像机是廉价的,来自摄像机的深度数据处置是很消耗计算资源的。
定义
机器学习是一种在没有详细编程的状况下教计算机学习的才能。例如,机器学习通常被用来锻炼计算机来执行一些难以用编程手腕来完成的任务。
学习过程
普通来说,无论是人还是机器学习过程大致都分为以下四个步骤:
a) 数据累积(data storage):运用察看、记忆和联想的办法来为进一步的推理提供事实根据;
b) 笼统思想(Abstraction):将存储的数据转换为更普遍的表示和概念;
c) 理论概括(Generalization):运用笼统化的数据来创立在新环境下采取进一步动作的学问和推论;
d) 评价过程(Evaluation):为学习过程提供反应机制以权衡所学学问的适用性并带来潜在的效果提升;
品种
机器学习品种有:监视学习(supervised Learning)、强化学习(reinforcement learning)、非监视学习(unsupervised learning),如下图3-1。
a) 监视学习是最常见的一种机器学习,它的锻炼数据是有标签的,锻炼目的是可以给新数据(测试数据)以正确的标签。例如,将邮件停止能否渣滓邮件的分类,一开端我们先将一些邮件及其标签(渣滓邮件或非渣滓邮件)一同停止锻炼,学习模型不时捕捉这些邮件与标签间的联络停止自我调整和完善,然后我们给一些不带标签的新邮件,让该模型对新邮件停止能否是渣滓邮件的分类。
b) 非监视学习常常被用于数据发掘,用于在大量无标签数据中发现些什么她的锻炼数据是无标签的,锻炼目的是能对察看值停止分类或者辨别等。例如非监视学习应该能在不给任何额外提示的状况下,仅根据一切“花”的图片的特征,将“花”的图片从大量的各种各样的图片中将辨别出来。
c) 强化学习通常被用在机器人技术上(例如机械狗),它接纳机器人当前状态,算法的目的是锻炼机器来做出各种特定行为。工作流程多是:机器被放置在一个特定环境中,在这个环境里机器能够持续性地停止自我锻炼,而环境会给出或正或负的反应。机器会从以往的行动经历中得到提升并最终找到最好的学问内容来协助它做出最有效的行为决策。
机器学习分类
主要应用
a) 手写辨认(handwriting recognition):它能够辨认手写文字,这样就能够将手写文字直接转变为数字文字。
b) 言语转换(language translation):对口语或书面文字停止翻译。
c) 语音辨认(speech recognition):辨认语音并将语音片段转换成文本。
d) 图片分类(image classification):将图片停止适宜的分类。
e) 自主驾驶(autonomous driving):使车能本人行驶。
特征
特征是用来构成预测或者模型的察看值。例如,在图片分类中,像素点就是特征;在语音辨认中,声音的音调和音量就是特征;在自主汽车中,来自摄像机、间隔传感器和GPU中的数据就是特征。
关于树立一个模型来说,提取有意义的特征是十分重要。例如,在分类图片时,当天时间就是无意义的特征,而在分类渣滓邮件时,当天时间就是十分有用的信息,由于渣滓邮件普通是在夜间发送的。
机器人中常见的特征类型:像素点(RGB数据)、深度数据(声纳或激光测距仪)、运动(编码器值)、方位选择或者加速(回转仪、加速器或罗盘)。
注:在大多数状况下,有越多的可用特征越好,固然这可能更耗时;激光间隔仪很贵,但它产生的特征(360 degree depth maps)对导航是很有用的;摄像机是廉价的,来自摄像机的深度数据处置是很消耗计算资源的。
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