解决现实世界问题的四大机器学习策略

作者: 大数据地盘 2018-11-07 13:00:30

机器学习有四种广受认可的形式:监督式、无监督式、半监督式和强化式。在研究文献中,这些形式得到了深入的探讨。它们也被纳入了大多数机器学习算法的入门课程。下表对这四种形式作了总结。

\

但一个并不广为人知的概念是机器学习策略,即以创造性的方式,运用基本的机器学习算法,解决现实世界问题。我对这些策略产生了浓厚的兴趣。在这篇文章中,我将探讨四种策略:在线学习、迁移学习、集成学习和深度学习。好在,这四项策略适用于表格中任意一种机器学习形式。

一、在线学习

在线学习使用瞬息万变的数据。这类模型跟着数据及时更新,并不存储先前的数据。有的在线学习算法还会“适应”,即随时调整模型,跟随或追踪数据的变化。具体而言,它们会逐渐“遗忘”过时数据,从而适用于环境/模型随时变动的应用程序。批量(或离线)学习使用静态的数据,可以充当在线学习的热身。在批量学习中,模型一次性完成所有数据的学习。很多在线学习算法使用一个批量/离线算法(以一小批数据为基础),为模型作启动前的热身。这种做法可以显着加快算法的收敛(convergence)速度。

二、迁移学习

迁移学习将一个领域的知识应用到另一个领域。它将旧的数据、模型和参数用于新问题的解决,对于机器学习模型的终身学习而言至关重要。迁移学习是人与生俱来的能力。举个例子,我们会将已经掌握的语言知识(词汇、语法等),应用到新语言的学习中。两种语言越是接近,知识迁移就越简单。

三、集成学习

单学习器模型只用一个学习器(算法),而集成学习使用多个学习器。一般的集成算法包含梯度提升、引导聚集、决策森林、堆栈集成和超级学习器。集成学习可以结合相对较弱(很多情况下,预测精度只略高于随机猜测)的学习器,产生强大、准确的模型。

四、深度学习

深度学习包含多个层,可以学习数据的层级化或多尺度特征。与之相对的是“浅层学习”,即简单地运用普通的机器学习建模算法。通常,浅层学习离不开特征工程(feature engineering),以保障输入以适当的形式呈现给模型,而深度学习在训练时,就自然而然地学会了这些特征。

在用机器学习算法解决日常业务难题时,机器学习策略是我们要考虑的又一个方面。

机器学习 深度学习 集成学习
上一篇:自然语言处理(nlp)比计算机视觉(cv)发展缓慢,而且更难! 下一篇:阿里蚂蚁的机器学习算法-一 、二、三面面经,干货速收!
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

百度CTO王海峰CNCC2019演讲:深度学习平台支撑产业智能化

百度CTO王海峰在会上发表题为《深度学习平台支撑产业智能化》的演讲,分享了百度关于深度学习技术推动人工智能发展及产业化应用的思考,并深度解读百度飞桨深度学习平台的优势,以及与百度智能云结合助力产业智能化的成果。

佚名 ·  2天前
刷脸取件被小学生“破解”!丰巢紧急下线 精选

近日,#小学生发现刷脸取件bug#的话题引发关注!这是真的吗?都市快报《好奇实验室》进行了验证。

好奇实验室 ·  4天前
深度学习/计算机视觉常见的8个错误总结及避坑指南

人类并不是完美的,我们经常在编写软件的时候犯错误。有时这些错误很容易找到:你的代码根本不工作,你的应用程序会崩溃。但有些 bug 是隐藏的,很难发现,这使它们更加危险。

skura ·  4天前
2019年深度学习自然语言处理十大发展趋势 精选

自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展,FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势,是了解NLP发展的非常好的文章。

HU数据派 ·  2019-10-16 14:10:24
4 分钟!OpenAI 的机器手学会单手解魔方了,完全自学无需编程 精选

OpenAI 的机器手学会单手解魔方了,而且还原一个三阶魔方全程只花了 4 分钟,其灵巧程度让人自叹不如。

佚名 ·  2019-10-16 13:52:13
MIT新研究表明机器学习不能标记假新闻

麻省理工学院研究人员发表的两篇新论文显示,当前的机器学习模型还不能完成区分虚假新闻报道的任务。在不同的研究人员表明计算机可以令人信服地生成虚构新闻故事而无需太多人为监督之后,一些专家希望可以训练基于相同机器学习的系统来检测此类新闻。

佚名 ·  2019-10-16 11:52:15
高位截瘫患者重新行走:靠意念指挥外骨骼,法国脑机接口新突破 精选

依靠介入头部的 2 个传感器,法国里昂的一名瘫痪男子 Thibault 实现了操控外骨骼装备来助力行走。

孙滔 ·  2019-10-15 10:10:00
2008 年预测 2020 年生活方式:基本都实现了

美国皮尤研究中心曾在 2008 年预测 2020 年的生活方式,目前来看,该研究的预测基本已经实现。而对于未来 10 年,也就是 2030 年左右人们的生活,在 2017 年底的世界经济论坛上,800 多名信息和通讯技术领域的技术高管和专家给出了如下预测。

佚名 ·  2019-10-15 10:03:43
Copyright©2005-2019 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载