机器学习与数据挖掘(神经网络之间是什么关系呢)
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2023-10-26
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1. 机器学习与数据挖掘,神经网络之间是什么关系呢?
人工智能
人工智能我们希望机器达到的目标,即希望机器 Think like people,Act like people.而人工智能的发展阶段分为三个时代:
1、运算智能:通过暴力计算来穷举所有可能性来体现智能,例如“深蓝打败国际象棋选手”
2、感知智能:在某一特定领域的下的智能,当前正处于的时代、属于窄人工智能,如人脸识别、语音识别等
3、认知智能:即通用人工智能、我们希望机器达到的真正智能状态,目前还很遥远
机器学习机器学习是达到人工智能目标的方法的统称。
“学习”的标准定义为:任务 T 在经验 E 的基础上,用于衡量 T 的性能的 P 有所提高,简化而言就是让机器基于经验学到某种东西、效果越来越好。
下述图片(图片引自慕课网)解释了人类思考与机器学习的方式,都是基于历史经验进行总结得到知识沉淀,并对未知世界进行认知的过程。
人工智能的核心就是预测,最初期是规则智能(专家系统),而现在的人工智能都是数据智能,把难以精确解决的问题转换为概率问题,得到近似解。
数据挖掘数据挖掘是从海量信息中进行搜索提取有价值信息的过程,是一个由处理数据、得到信息、挖掘知识等环节组成的工作过程,在这个过程中可能用到机器学习等各种算法,最终的目的是进行智能决策,而这个智能也可以理解为人工智能。比如说通过挖掘历史的销售数据找到商品之间的关联规则,大家熟知的啤酒尿布的故事就是一个典型案例。
模式识别要想知道什么叫做模式识别,那就要先了解什么叫做模式,通常意义上,模式指用来说明事物结构的一种表达。它是从生产生活经验中经过抽象提炼出来的知识,说直白点就是可以用来表示事物的一些列特征的集合。
模式识别从十九世纪五十年代兴起,在二十世纪七八十年代风靡一时,是信息科学和人工智能的重要组成部分,主要被应用于图像分析与处理、语音识别、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。但是其效果似乎总是差强人意,因为模式识别中的事物特征是由人类设计总结的、主要基于人类在某一方面的领域知识,也就是说模式识别的效果不可能超过人类、有很大的局限性。
神经网络上面提到模式识别的特征是人类设计的,但实际中各类数据的特征表示不是显而易见的,我们更希望通过机器自身的学习去获得特征,个人觉得神经网络实际上就是这样一种过程,可以将原始输入数据(一个向量)映射到新的向量空间,然后基于新的向量进行分类或其他操作。下图的(X1,X2,X3,......Xn)即原始输入,(O1,O2,......Oj)即通过神经网络得到的输出(可以理解为是表示原始输入的特征)。
之前有人提到神经网络具有强大的线性表达能力,确实如此。但要注意,神经网络不一定是非线性的,线性与否取决于每个神经元的激活函数,如果激活函数是线性的,那么无论经过多少神经元、整个计算过程仍然是线性的,而线性的神经网络表达能力有限、比如说连最简单的“异或”都处理不了。
只有引入了非线性的激活函数,如RELU、sigmoid等,神经网络才获得了强大解释能力。
深度学习神经网络是直接从输入映射为输出,实际上这个工作也是很困难的,那么就一步一步来,首先先对应到简单的、低级的特征,再把这个特征作为输入通过算法得到新的特征,然后这样一层层的继续,得到高层特征、再映射到输出,这就是所谓的深度学习。
欢迎探讨交流。
2. 自然语言处理这三者是什么关系?
数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。 他们之间的关系如下: 机器学习比较偏底层,也比较偏理论,机器学习本身不够炫酷,结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。 机器学习好像内力一 样,是一个武者的基础,而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚,招式对你来说都是小意思。但机器学习同时也要求很高的数学基础。 这三项并不是独立的选项,机器学习需要数据挖掘和自然语处理的支撑,自然语处理需要数据挖掘的支撑,数据挖掘需要大数据的支撑。最终所有的根源 都要落实在大数据上,而这一切的顶点就是人工智能。
3. 有哪些好用的机器学习和数据挖掘工具?
机器学习和数据挖掘的工具有很多,首先需要确定自己选用的编程语言,比如说Python是一种通用语言,具有高质量的机器学习和数据分析库,非常适合快速原型设计;C++是用于CUDA并行计算的中级语言,可以开发在实时约束下直接与硬件交互的驱动程序和软件,应用很广泛;还有R语言,适合统计计算和图形,是统计,可视化和数据分析的语言和环境,可以实现快速数据分析和可视化等等。
用于数据分析和可视化工具的有pandas,用于增强分析和建模的Python数据分析库;matplotlib,用于高质量可视化的Python机器学习库;jupyter notebook,用于交互式计算的免费Web应用程序,可实时创建代码和共享文档,开发和执行代码;还有Tableau,用于数据科学和商业智能的数据可视化工具。
还有一些机器学习库,比如Numpy,使用Python进行科学计算的扩展包;scikit-learn,一个开源的Python机器学习库,集成了很多机器学习算法等等。
一些机器学习/深度学习框架工具,包括Tensorflow、Caffe、Pytorch、Keras、CNTK、MXNET、Theano在内的十几种深度学习框架,最常用的、用的最多的是Tensorflow和Caffe。
4. 数据分析和机器学习是什么关系?
数据分析偏数学和数据前期处理,有时甚至是跟结论关系不大的仅研究数据本身的性质规矩。机器学习偏应用,重结论和场景,在一定程度上可看做数据分析之后的进一步处理。不过总的来说,这两者是交叉和有很大重叠性的,好比药物和临床。前景不前景就涉及世界观了。我个人是不可知论的,好比机器学习不瘟不火多少年,最近爆发了,之前谁又说得清楚。所以这也是为什么说做事要随心和随爱好,其他听天命。
5. 怎么判断自己适不适合做数据挖掘?
看到你本科学的数学觉得你还有救!数据挖掘的门槛其实是很高的,首先高等数学,线性代数,概率统计,统计学,最优化理论,数据结构,计算机组成原理必须学的很好很精,会做题是基本,而且要知道有什么用,怎么用,这些都是基础,没学好后面会很累。其次数据挖掘是个体系,范围很广,建议直接从机器学习开始学起,经典的算法像线性回归,逻辑回归,决策树,朴素贝叶斯,支持向量机,gbdt,马尔可夫链等等算法要学透,至少要会推导。有了扎实的算法理论后你还得学精至少一门编程语言,尽量自己去实现下最简单的机器学习算法,这步很重要,理论跨到实践的关键一步,关乎你以后是个算法使用者还是算法操控者。有了这些扎实的基础后算是真正的入门了,后面的深度学习,nlp基本都可以搞懂,你会发现都是一个套路,哪里不懂找几本书学下基本就ok,至少很容易找到入门的方法,后面在工作中不断的精进。看你的问题很可能是前面的基础没打好,缺少算法的思维。建议打好基础!
6. 做机器学习数据挖掘数据分析的工作不好吗?
首先,我对于你所说的一切都很陌生,不知道什么是做机器学习,但是有关于数据分析这一块,我想跟你说件有趣的事:据说腾讯的企鹅号指数是一种聪明的数据分析,但是在我看来,如果腾讯的企鹅号指数不是人为地进行控制的话,估计是不可能的,我曾经在上面一连发了几个月的原创作品,但是我的原创指数还是每天都在掉,一开始我以为是我的作品曾经发在其他的地方,不是首发所以才掉的指数,然后我重新创作了一些从来都没有发过的作品,但是我的原创指数掉得更加地厉害,所以说,许多的时候,无论是系统多么地强大,对于数据的分析,任何的系统都比不上人为的数据分析…
7. 机器学习类专业还有就业前景吗?
肯定有,数据挖掘和机器学习和大数据一样,在未来很长一段时间内都不会过时。
企业有数据,数据要处理入库,入库了之后,想要产生价值,就要对它进行分析建模,每天的用户访问量,留存量,用户的流失预测,用户的产品推荐,用户的标签属性,客户营销等等等等,都是需要数据挖掘和机器学习来进行分析,只要,企业需要这些报表进行数据分析,它们就不会过时。
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1. 机器学习与数据挖掘,神经网络之间是什么关系呢?
人工智能
人工智能我们希望机器达到的目标,即希望机器 Think like people,Act like people.而人工智能的发展阶段分为三个时代:
1、运算智能:通过暴力计算来穷举所有可能性来体现智能,例如“深蓝打败国际象棋选手”
2、感知智能:在某一特定领域的下的智能,当前正处于的时代、属于窄人工智能,如人脸识别、语音识别等
3、认知智能:即通用人工智能、我们希望机器达到的真正智能状态,目前还很遥远
机器学习机器学习是达到人工智能目标的方法的统称。
“学习”的标准定义为:任务 T 在经验 E 的基础上,用于衡量 T 的性能的 P 有所提高,简化而言就是让机器基于经验学到某种东西、效果越来越好。
下述图片(图片引自慕课网)解释了人类思考与机器学习的方式,都是基于历史经验进行总结得到知识沉淀,并对未知世界进行认知的过程。
人工智能的核心就是预测,最初期是规则智能(专家系统),而现在的人工智能都是数据智能,把难以精确解决的问题转换为概率问题,得到近似解。
数据挖掘数据挖掘是从海量信息中进行搜索提取有价值信息的过程,是一个由处理数据、得到信息、挖掘知识等环节组成的工作过程,在这个过程中可能用到机器学习等各种算法,最终的目的是进行智能决策,而这个智能也可以理解为人工智能。比如说通过挖掘历史的销售数据找到商品之间的关联规则,大家熟知的啤酒尿布的故事就是一个典型案例。
模式识别要想知道什么叫做模式识别,那就要先了解什么叫做模式,通常意义上,模式指用来说明事物结构的一种表达。它是从生产生活经验中经过抽象提炼出来的知识,说直白点就是可以用来表示事物的一些列特征的集合。
模式识别从十九世纪五十年代兴起,在二十世纪七八十年代风靡一时,是信息科学和人工智能的重要组成部分,主要被应用于图像分析与处理、语音识别、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。但是其效果似乎总是差强人意,因为模式识别中的事物特征是由人类设计总结的、主要基于人类在某一方面的领域知识,也就是说模式识别的效果不可能超过人类、有很大的局限性。
神经网络上面提到模式识别的特征是人类设计的,但实际中各类数据的特征表示不是显而易见的,我们更希望通过机器自身的学习去获得特征,个人觉得神经网络实际上就是这样一种过程,可以将原始输入数据(一个向量)映射到新的向量空间,然后基于新的向量进行分类或其他操作。下图的(X1,X2,X3,......Xn)即原始输入,(O1,O2,......Oj)即通过神经网络得到的输出(可以理解为是表示原始输入的特征)。
之前有人提到神经网络具有强大的线性表达能力,确实如此。但要注意,神经网络不一定是非线性的,线性与否取决于每个神经元的激活函数,如果激活函数是线性的,那么无论经过多少神经元、整个计算过程仍然是线性的,而线性的神经网络表达能力有限、比如说连最简单的“异或”都处理不了。
只有引入了非线性的激活函数,如RELU、sigmoid等,神经网络才获得了强大解释能力。
深度学习神经网络是直接从输入映射为输出,实际上这个工作也是很困难的,那么就一步一步来,首先先对应到简单的、低级的特征,再把这个特征作为输入通过算法得到新的特征,然后这样一层层的继续,得到高层特征、再映射到输出,这就是所谓的深度学习。
欢迎探讨交流。
2. 自然语言处理这三者是什么关系?
数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。 他们之间的关系如下: 机器学习比较偏底层,也比较偏理论,机器学习本身不够炫酷,结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。 机器学习好像内力一 样,是一个武者的基础,而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚,招式对你来说都是小意思。但机器学习同时也要求很高的数学基础。 这三项并不是独立的选项,机器学习需要数据挖掘和自然语处理的支撑,自然语处理需要数据挖掘的支撑,数据挖掘需要大数据的支撑。最终所有的根源 都要落实在大数据上,而这一切的顶点就是人工智能。
3. 有哪些好用的机器学习和数据挖掘工具?
机器学习和数据挖掘的工具有很多,首先需要确定自己选用的编程语言,比如说Python是一种通用语言,具有高质量的机器学习和数据分析库,非常适合快速原型设计;C++是用于CUDA并行计算的中级语言,可以开发在实时约束下直接与硬件交互的驱动程序和软件,应用很广泛;还有R语言,适合统计计算和图形,是统计,可视化和数据分析的语言和环境,可以实现快速数据分析和可视化等等。
用于数据分析和可视化工具的有pandas,用于增强分析和建模的Python数据分析库;matplotlib,用于高质量可视化的Python机器学习库;jupyter notebook,用于交互式计算的免费Web应用程序,可实时创建代码和共享文档,开发和执行代码;还有Tableau,用于数据科学和商业智能的数据可视化工具。
还有一些机器学习库,比如Numpy,使用Python进行科学计算的扩展包;scikit-learn,一个开源的Python机器学习库,集成了很多机器学习算法等等。
一些机器学习/深度学习框架工具,包括Tensorflow、Caffe、Pytorch、Keras、CNTK、MXNET、Theano在内的十几种深度学习框架,最常用的、用的最多的是Tensorflow和Caffe。
4. 数据分析和机器学习是什么关系?
数据分析偏数学和数据前期处理,有时甚至是跟结论关系不大的仅研究数据本身的性质规矩。机器学习偏应用,重结论和场景,在一定程度上可看做数据分析之后的进一步处理。不过总的来说,这两者是交叉和有很大重叠性的,好比药物和临床。前景不前景就涉及世界观了。我个人是不可知论的,好比机器学习不瘟不火多少年,最近爆发了,之前谁又说得清楚。所以这也是为什么说做事要随心和随爱好,其他听天命。
5. 怎么判断自己适不适合做数据挖掘?
看到你本科学的数学觉得你还有救!数据挖掘的门槛其实是很高的,首先高等数学,线性代数,概率统计,统计学,最优化理论,数据结构,计算机组成原理必须学的很好很精,会做题是基本,而且要知道有什么用,怎么用,这些都是基础,没学好后面会很累。其次数据挖掘是个体系,范围很广,建议直接从机器学习开始学起,经典的算法像线性回归,逻辑回归,决策树,朴素贝叶斯,支持向量机,gbdt,马尔可夫链等等算法要学透,至少要会推导。有了扎实的算法理论后你还得学精至少一门编程语言,尽量自己去实现下最简单的机器学习算法,这步很重要,理论跨到实践的关键一步,关乎你以后是个算法使用者还是算法操控者。有了这些扎实的基础后算是真正的入门了,后面的深度学习,nlp基本都可以搞懂,你会发现都是一个套路,哪里不懂找几本书学下基本就ok,至少很容易找到入门的方法,后面在工作中不断的精进。看你的问题很可能是前面的基础没打好,缺少算法的思维。建议打好基础!
6. 做机器学习数据挖掘数据分析的工作不好吗?
首先,我对于你所说的一切都很陌生,不知道什么是做机器学习,但是有关于数据分析这一块,我想跟你说件有趣的事:据说腾讯的企鹅号指数是一种聪明的数据分析,但是在我看来,如果腾讯的企鹅号指数不是人为地进行控制的话,估计是不可能的,我曾经在上面一连发了几个月的原创作品,但是我的原创指数还是每天都在掉,一开始我以为是我的作品曾经发在其他的地方,不是首发所以才掉的指数,然后我重新创作了一些从来都没有发过的作品,但是我的原创指数掉得更加地厉害,所以说,许多的时候,无论是系统多么地强大,对于数据的分析,任何的系统都比不上人为的数据分析…
7. 机器学习类专业还有就业前景吗?
肯定有,数据挖掘和机器学习和大数据一样,在未来很长一段时间内都不会过时。
企业有数据,数据要处理入库,入库了之后,想要产生价值,就要对它进行分析建模,每天的用户访问量,留存量,用户的流失预测,用户的产品推荐,用户的标签属性,客户营销等等等等,都是需要数据挖掘和机器学习来进行分析,只要,企业需要这些报表进行数据分析,它们就不会过时。
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