米度教育零基础三个月学会机器学习视频总结
2017.12.09
VMware workstation虚拟机。
NLP:自然语言处理
图像识别:识别图片里面的文字,动物,字母,数字,人脸。
KNN识别数字9.通过用PS建立一个图片,手写数字9,然后在虚拟机上面识别这个PS图片,从中抽取出来了数字9.
不超过三十行代码,我也可以做出来,识别数字9.
机器视觉:无人驾驶,实时动态处理,摄像头,传感器快速捕捉。
演示了机器狗,飞机鸟。智能小车通过超声波和摄像头实现对黄色瓶子的追踪。
通过语音控制,调整识别的目标。
以上几个例子都是和机器视觉很类似。
语音控制也可以用树莓派。需要专门的语音芯片。
机器人领域:深圳优必选公司。
树莓派是开源硬件。人人都可玩得产品。
机器做决策。
IBM机器人做手术。
深度学习是机器学习里面的分支。
人工智能-》机器学习-》深度学习
1950年开始AI,1980AI兴起,热潮,2010年深度学习崛起。大数据概念兴起。2017年深度学习兴起,很火爆。
机器学习是开始,
强人工智能,
弱人工智能
超人工智能
弱人工智能:简单领域应用
强人工智能:机器接近人类智能
超人工智能:恐惧机器人,机器人给人奖赏
1个小时前都是可以忽略的东西。总共三个多小时。
56答疑:
demo需要软件
linux系统环境,需要给windows装虚拟机
ubuntu- VMware Workstation
vim 编辑器在Linux下的神器。
程序用python写的,胶水语言,各行各业都有用处,R语言并列。开发网页后端,自动化维护。
Tensorflow
ubuntu乌班图做个人桌面运算。
求职找工作,不会Linux,还想找人工智能?Linux很牛逼,感觉很专业。
写程序就像作家写作
机器学习概念:
通过大数据让机器进行计算,训练,获得一种学习的能力。进行类似事情的分析。
归纳:推理方法,从一系列具体事实概括出一般原理。
演绎:用一般原理退出具体的,特殊情况。
让机器学会学习的本领。人类直接享用机器的成果。
他用猫指给小孩子,告诉这个东西叫做猫,会喵喵叫。小孩子就慢慢观察,学习猫的症状。过了一段时间,孩子指着猫头鹰说,猫,后来又指着猫熊,说猫,
把小孩子和机器学习类比。人类比机器先进。
从一堆事物里面概括出最初的原理。
让机器学会 1 + 1不等于二,
机器学习的形式。
监督学习:在机器学习过程中提供对错指示(也叫做标签)。通过算法让机器自我减少误差。这类学习主要用于回归(预测连续数值,小孩子身高线性回归)和分类(猫和狗)
无监督学习:没有标签。进行分类。
半监督学习:少数有标签,大部分没有标签。
强化学习:鼓励学习,
机器学习过程:
数学知识:线代,概率论和数理统计,高数微积分。
编程基础:
编程语言python,
机器学习框架:Tensorflow,人工智能领域的Android库,包,别人开发好,自己调用就行。
Keras是最好的非框架深度学习库。
Caffe专注图像处理。
项目:手写数字的识别
knn理论基础:
k最近邻,K-nearest neiberud.
数据分析:
使用mnist数据集(mixed national institute of Standards and Technology database)(6万张用于训练,1万张用于测试)图片都是28*28的像素。一个像素由RGB三个元素组成。把图像进行灰度处理,RGB值要么是0,要么是1。白色是0,黑色是1.任何图片都会抽象为矩阵。28*28=784
欧氏距离:直角三角形,勾股定理,可以加入三维的。
算法思路:
把图片转化为向量A
计算向量A与
one hot表示便签方式。
60000训练集,10000测试集
5000训练集,200个测试集
从200个每次取出一个和5000个进行欧式计算,得到5000个距离值,找到最小值,得到他的下标。假如是1,在5000个训练集中下标为1的有多少m个,比较百分比,如果相等,就正确,不相等就是错误。
.gz归档文件,
他一直告诉大家,这东西不难,要有自信。
标量,向量,矩阵,张量
标量无方向,向量有距离,方向。
矩阵:二维数组
张量:高维数组
霍金可以抽象到11维度。
tensor张量,flow流动。
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