1.11 超过人的表现-深度学习第三课《结构化机器学习项目》-Stanford吴恩达教授
←上一篇 | ↓↑ | 下一篇→ |
---|---|---|
1.10 理解人的表现 | 回到目录 | 1.12 改善你的模型的表现 |
超过人的表现 (Surpassing Human-level Performance)
很多团队会因为机器在特定的识别分类任务中超越了人类水平而激动不已,我们谈谈这些情况,看看你们自己能不能达到。
我们讨论过机器学习进展,会在接近或者超越人类水平的时候变得越来越慢。我们举例谈谈为什么会这样。
假设你有一个问题,一组人类专家充分讨论辩论之后,达到0.5%的错误率,单个人类专家错误率是1%,然后你训练出来的算法有0.6%的训练错误率,0.8%的开发错误率。所以在这种情况下,可避免偏差是多少?这个比较容易回答,0.5%是你对贝叶斯错误率的估计,所以可避免偏差就是0.1%。你不会用这个1%的数字作为参考,你用的是这个差值,所以也许你对可避免偏差的估计是至少0.1%,然后方差是0.2%。和减少可避免偏差比较起来,减少方差可能空间更大。
但现在我们来看一个比较难的例子,一个人类专家团和单个人类专家的表现和以前一样,但你的算法可以得到0.3%训练错误率,还有0.4%开发错误率。现在,可避免偏差是什么呢?现在其实很难回答,事实上你的训练错误率是0.3%,这是否意味着你过拟合了0.2%,或者说贝叶斯错误率其实是0.1%呢?或者也许贝叶斯错误率是0.2%?或者贝叶斯错误率是0.3%呢?你真的不知道。但是基于本例中给出的信息,你实际上没有足够的信息来判断优化你的算法时应该专注减少偏差还是减少方差,这样你取得进展的效率就会降低。还有比如说,如果你的错误率已经比一群充分讨论辩论后的人类专家更低,那么依靠人类直觉去判断你的算法还能往什么方向优化就很难了。所以在这个例子中,一旦你超过这个0.5%的门槛,要进一步优化你的机器学习问题就没有明确的选项和前进的方向了。这并不意味着你不能取得进展,你仍然可以取得重大进展。但现有的一些工具帮助你指明方向的工具就没那么好用了。
现在,机器学习有很多问题已经可以大大超越人类水平了。例如,我想网络广告,估计某个用户点击广告的可能性,可能学习算法做到的水平已经超越任何人类了。还有提出产品建议,向你推荐电影或书籍之类的任务。我想今天的网站做到的水平已经超越你最亲近的朋友了。还有物流预测,从 AAA 到 BBB 开车需要多久,或者预测快递车从 AAA 开到 BBB 需要多少时间。或者预测某人会不会偿还贷款,这样你就能判断是否批准这人的贷款。我想这些问题都是今天的机器学习远远超过了单个人类的表现。
请注意这四个例子,所有这四个例子都是从结构化数据中学习得来的,这里你可能有个数据库记录用户点击的历史,你的购物历史数据库,或者从A到B需要多长时间的数据库,以前的贷款申请及结果的数据库,这些并不是自然感知问题,这些不是计算机视觉问题,或语音识别,或自然语言处理任务。人类在自然感知任务中往往表现非常好,所以有可能对计算机来说在自然感知任务的表现要超越人类要更难一些。
最后,这些问题中,机器学习团队都可以访问大量数据,所以比如说,那四个应用中,最好的系统看到的数据量可能比任何人类能看到的都多,所以这样就相对容易得到超越人类水平的系统。现在计算机可以检索那么多数据,它可以比人类更敏锐地识别出数据中的统计规律。
除了这些问题,今天已经有语音识别系统超越人类水平了,还有一些计算机视觉任务,一些图像识别任务,计算机已经超越了人类水平。但是由于人类对这种自然感知任务非常擅长,我想计算机达到那种水平要难得多。还有一些医疗方面的任务,比如阅读ECG或诊断皮肤癌,或者某些特定领域的放射科读图任务,这些任务计算机做得非常好了,也许超越了单个人类的水平。
在深度学习的最新进展中,其中一个振奋人心的方面是,即使在自然感知任务中,在某些情况下,计算机已经可以超越人类的水平了。不过现在肯定更加困难,因为人类一般很擅长这种自然感知任务。
所以要达到超越人类的表现往往不容易,但如果有足够多的数据,已经有很多深度学习系统,在单一监督学习问题上已经超越了人类的水平,所以这对你在开发的应用是有意义的。我希望有一天你也能够搭建出超越人类水平的深度学习系统。
课程板书
←上一篇 | ↓↑ | 下一篇→ |
---|---|---|
1.10 理解人的表现 | 回到目录 | 1.12 改善你的模型的表现 |
1.11 超过人的表现-深度学习第三课《结构化机器学习项目》-Stanford吴恩达教授相关推荐
- 4.11 一维到三维推广-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 4.10 风格代价函数 回到目录 4.12 总结 一维到三维推广 (1D and 3D Generalizations of Models) 你已经学习了许多关于卷积神经网络 ...
- 3.11 结论和致谢-深度学习第五课《序列模型》-Stanford吴恩达教授
结论和致谢 (Conclusion and thank you) 恭喜你能走到这一步,在最后这节视频中,只想做个总结,并给你一些最后的想法. 我们一起经历了一段很长的旅程,如果你已经学完了整个专业的课 ...
- 0.0 目录-深度学习第五课《序列模型》-Stanford吴恩达教授
文章目录 目录 第五课 第四课 第三课 第二课 第一课 目录 第五课 <序列模型> 笔记列表 Week 1 循环序列模型 Week 1 传送门 -> 1.1 为什么选择序列模型 1. ...
- 0.0 目录-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
文章目录 第五课 第四课 第三课 第二课 第一课 第五课 <序列模型> 笔记列表 Week 1 循环序列模型 Week 1 传送门 -> 1.1 为什么选择序列模型 1.2 数学符号 ...
- 2.11 计算机视觉现状-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 2.10 数据扩充 回到目录 2.12 总结 计算机视觉现状 (The State of Computer Vision) 深度学习已经成功地应用于计算机视觉.自然语言处理. ...
- 3.7 注意力模型直观理解-深度学习第五课《序列模型》-Stanford吴恩达教授
注意力模型直观理解 (Attention Model Intuition) 在本周大部分时间中,你都在使用这个编码解码的构架(a Encoder-Decoder architecture)来完成机器翻 ...
- 3.4 改进集束搜索-深度学习第五课《序列模型》-Stanford吴恩达教授
改进集束搜索 (Refinements to Beam Search) 上个视频中, 你已经学到了基本的束搜索算法(the basic beam search algorithm),这个视频里,我们会 ...
- 4.4 Triplet 损失-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 4.3 Siamese 网络 回到目录 4.5 面部验证与二分类 Triplet 损失 (Triplet Loss) 要想通过学习神经网络的参数来得到优质的人脸图片编码,方法 ...
- 4.2 One-Shot 学习-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 4.1 什么是人脸识别? 回到目录 4.3 Siamese 网络 One-Shot 学习 (One-Shot Learning) 人脸识别所面临的一个挑战就是你需要解决一次学 ...
最新文章
- java多线程基础篇第二篇-volidate关键字
- 深度剖析 | 阿里热修复如何精简优化补丁资源?
- qt 从文件中读出数据显示在表格中_QT中有什么控件可以实现向excel的表格显示,qt数据存储到Excel表格...
- netty ssl 服务器
- Tyvj P1029 牛棚回声
- 如何实现一平台多系统_自动化设备数据采集系统如何实现
- POJ-1328(Greedy,Vector,Sort,Iterator)
- 【转】计算机人工智能技术纵览---入门部分
- Golang Go 语言简介
- Blinky.c(171): warning: #1-D: last line of file ends without a newline
- cf1111d(退背包)
- k8s部署微服务项目
- 利用python搭建“5433小游戏集成平台”
- 《OpenGL超级宝典》环境搭建
- 《计算机网络》课程小程序的设计与实现 报告+项目源码+部署教程
- 人工智能AI程序设计语言简介
- 赠书| 详解GPFS文件系统架构、组网和Building Block
- 麻将胡牌算法(遍历+剪枝)
- 呼吸频率 胸腹带 matlab,如何分析睡眠监测呼吸信号及监测结果解读ppt课件.ppt
- 如何在“动物杂交:新视野”中游泳和潜水