人工智能
2023-05-22 15:16:48
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人工智能发展历史、基本概念和算法
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猜你喜欢
大纲/内容
对从环境中接受感知并执行动作的智能体研究
定义
自然语言处理，以使用人类语言成功地交流
知识表示，以存储它所知道或听到的结论
自动推理，以回答问题并得出新结论
机器学习，以适应新的环境，并检测和推断模式
计算机视觉和语音识别功能，以感知世界
图灵测试方法
类人行为
内省，试图在自己进行思维活动时捕获思维
心里实验，观察一个人的行为
大脑成像，观察大脑的活动
跨学科领域汇集了人工智能的计算机模型和心理学的实验技术，用以构建精确且可测试的人类心智理论
认知科学
认知建模方法
类人思考
逻辑
概率
“思维法则”方法
理性思考
智能体，就是能够采取行动的东西
人工智能专注于研究和构建做正确的事情的智能体，其中正确的事情是我们提供给智能体的目标定义
理性智能体方法
理性行为
从人与理性以及思想与行为
在我们的真实需求和施加给机器的目标之间达成一致的问题称为价值对齐问题，即施加给机器的价值或目标必须与人类一致
最终，我们想要的是对人类可证益的智能体
益机
人工智能概念
可以使用形式化规则得出有效的结论吗？
思维是如何从物质大脑中产生的？
知识从何而来？
知识如何导致行为？
哲学
得出有效结论的形式化规则是什么？
什么可以被计算？
如何使用不确定的信息进行推理？
数学
我们应该如何根据自己的偏好做出决定？
当其他人可能不支持时，我们应该如何做？
当收益可能在很遥远的未来时，我们应该怎么做？
经济学
大脑如何处理信息？
神经科学
人和动物是如何思考和行为的？
心理学
如何构建高效的计算机？
计算机工程
人造物如何在他们自己的控制下运行？
控制理论与控制论
语音是如何与思维联系的？
语言学
人工智能基础
达特茅斯会议 1956年
人工智能的诞生（1943-1956）
早期热情高涨，期望无限（1969-1986）
一些实现（1966-1973）
专家系统（1969-1986）
神经网络的回归（1986-现在）
概率推理和机器学习（1987-现在）
大数据（2001-现在）
深度学习（2001-现在）
人工智能历史
源于数理逻辑，模拟人的心智
知识图谱、专家系统
符号派
源于仿生派学，模拟脑的结构
机器翻译
连接派
源于控制论，模拟人的行为
机器人
行为派
人工智能学派
机器学习要做的就是在数据中学习有价值的信息
不断优化寻找更合适的参数，优化求解，当给定一个目标函数之后，自然就是想办法使真实值和预测值之间的差异越小越好
核心思想
数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别
各技术的基础
属性类型转换
数据类型转换
大数据处理技巧（防止内存溢出）
数据收集与预处理
特征抽取
字符串编码
二值与多项式特征
连续值离散化
对数与时间变换
数值特征
词袋模型
TF-IDF特征
相似度特征
聚类特征
主题模型
词向量模型
常用文本特征构造方法
文本特征
特征工程
模型调参
模型构建
评估与预测
机器学习流程
回归任务
线性回归算法
二分类任务
简单实用，在机器学习中并不是一味地选择复杂的算法，简单高效才是王道
结果比较直观，参数值的意义可以理解，便于分析
简单的模型，泛化能力强，更通用
优点
逻辑回归算法
找到当前最合适的方向，对于每个参数都有各自的方向
走一小步，走的越快，方向偏离越多，可能就走错路了
按照方向与步伐去更新参数
重复1-3步
梯度下降算法流程
迭代速度慢
批量梯度下降
结果误差大
随机梯度下降
小批量梯度下降
梯度下降算法策略
梯度下降算法（优化迭代目标函数）
回归算法
决策树是一种基于树形结构来进行决策的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题
优点：决策树的优点是简单易懂，能够处理非线性关系，能够同时处理分类和回归问题，并且在处理大量数据时具有较高的计算效率。
缺点：容易过拟合、对噪声数据敏感等
优缺点
在构建决策树的同事进行剪枝，目的是限制决策树的复杂程度，常用的停止条件有树的层数、叶子节点的个数，信息增益阈值等指标，这些都是决策树算法的输入参数，当决策树的构建达到停止提交后就会自动停止
目前较流行，也是主流用的
预剪枝
决策树构建完成之后，通过一定的标准对其中的节点进行判断，可以自己定义标准
做起来比较麻烦，因为首先需要构建出完整的决策树模型，然后再一点一点比对
后剪枝
解决决策树的过拟合问题
熵值：熵值越高越混乱，熵值越低越统一
衡量标准
比较划分前后的熵值，如果划分之后的熵值比之前的小，就说明这次划分是有价值的
信息增益
便利数据集中所有特征，看看那个特征能够使熵值下架最多，信息增益最大的就是要找的根节点
在剩下的特征中再找到使得信息增益最大的特征，以此类推，直到构建完成整个树模型
创建决策树
决策树算法
随机森林首先是一种并联的思想，同时创建多个树模型，它们之间是不会有任何影响的，使用相同参数，只是输入不同
为了满足多样性的要求，需要对数据集进行随机采样，其中包括样本随机采样与特征随机采样，目的是让每一刻树都有个性
将所有的树模型组合在一起。在分类任务中，求众数就是最终的分类结果，在回归任务重，直接求平均值即可
随机森林算法
并联形式，可以快速的得到各个基础模型，它们之间不会相互干扰，但是其中也存在问题，不能确保加进来的每一个基础树模都是对结果产生促进作用，可能有个别树模型反而拉后腿
可以进行可视化展示，树模型本身就具有这个优势，每一个树模型都具有实际意义
相当于半自动进行特征选择，总是会先用最好的特征，这在特征工程中一定程度上省时省力，适用于较高纬度的数据，并且还可以进行特征的重要性评估
集成策略特点
bagging集成策略（boostrap aggregating）
Adaboost算法
boosting算法的核心思想就在于要使得整体的效果越来越好，整体队伍是非常优秀的，一般效果的树模型想加入进来是不行的，只要最强的树模型
boosting集成策略
与前两个策略使用相同的基础模型进行不同方式的组合不同，可以使用多个不同算法模型一起完成一个任务
stacking集成策略
3大核心策略
都是以树模型为基础
集成策略
逆向概率问题
贝叶斯算法
支持向量机（SVM）
选取部分数据，让正常样本和宜昌样本数据保持一致
下采样
假造数据，使样本数据保持一致
对于少数类中每一个样本x。以欧式距离为标准，计算它到少数类样本集中所有样本的距离，经过排序，得到其近邻样本
根据样本不平衡比例设置一个采样倍率N，对于每一个少数样本x从其近邻开始一次选择N个样本
对于每一个选出的近邻样本。分别与原样本按照如下的公式构建新的样本数据
SMOTE数据生成策略
过采样
样本不均匀解决方案
希望数据经过处理后得到的每一个特征值都在较小范围内浮动
数据特征决定结果上限，而模型的调优只决定如何接近这个上限
特征标准化
特征归一化
数据清洗
特征提取
缺失值填充
数据分析与预处理
用于建立模型并来迭代优化
训练集
通过切分训练集得到9份新的训练集以及1份验证集
减少数据结果的偏差，使结果更准确
验证集
建模过程中，不能加入任何与测试集有关信息
测试集
原始数据进行划分，下采样数据也进行划分
划分数据集
正类判定为正类
TP
正类判定为负类，“去真”
FN
负类判定为负类
TN
负类判定为正类，“存伪”
FP
指标
表示在分类问题中，做对的占总体百分比
TP+TN/TP+TN+FP+FN
准确率（Accuracy）
表示在正例中有多少能预测到，覆盖面的大小
TP/TP+FN
召回率（Recall）
表示被分为正例中实际为正例的比例
TP/TP+FP
精确度（Precision）
结论
模型评估方法
把控模型参数，使样本数据泛化能力强
模型过于简单
欠拟合
正常模型
模型过于复杂
过拟合
正则化惩罚
交叉验证
对不同的验证集进行建模与评估分析
混淆矩阵
分类阈值
逻辑回归模型（建模）
构建机器学习模型（案例）
机器学习
使用多层简单的、可调整的计算单元的机器学习
是深度学习的基础，由多个隐藏层组成的神经网络。每个隐藏层都包含多个神经元，并通过非线性激活函数进行信息传递和特征提取。
主要应用于图像和视觉任务，通过卷积操作和池化操作对图像进行特征提取和降维。CNN在计算机视觉领域中取得了很大的成功，如图像分类、目标检测等任务。
用于处理序列数据，具有记忆性。RNN通过反馈循环连接实现对序列中先前状态的信息保持，并能够对不同长度的序列进行建模。RNN的变体包括长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等。
由生成器网络和判别器网络组成的对抗模型。生成器网络试图生成逼真的样本，而判别器网络则尝试区分生成的样本与真实样本。通过对抗训练，生成器网络逐渐提高生成样本的质量。
用于无监督学习和特征提取
自编码器（Autoencoders）
深度学习算法
人工智能算法
负责AI产品的规划、需求分析、产品设计和上线运营等工作，需要具备对市场和用户需求的敏锐洞察力和业务分析能力。
AI产品经理
负责数据分析、数据预处理、特征工程、模型建立和优化等工作，需要掌握机器学习、深度学习等相关技术。
数据科学家
负责设计和实现AI算法，需要掌握深度学习、自然语言处理、计算机视觉等相关技术。
算法工程师
数据库工程师
负责AI产品的部署和维护，需要掌握云计算、容器技术等相关技术和工具。
运维工程师
人工智能岗位要求
人工智能
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