Zhou Zhihua, makine öğreniminin iki ana okulunu tanıtmak için bir makale yazdı; makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan etkinleştirme işlevlerinin özeti ve karşılaştırması | AI Developer Daily
AI Developer Daily, yurt içinde ve yurt dışında AI geliştirmeyle ilgili teknik bilgileri, öğrenme materyallerini ve geliştirme bloglarını düzenli olarak bir araya getirir. Katkılara açığız ve gönderim e-postası: zhangxian@leiphone.com
Zhou Zhihua: Makine öğreniminin iki büyük fraksiyonu var, yeni gelenler yanlış takımı takip etmemeli
Son yıllarda çok popüler hale gelen bir kavram olarak makine öğreniminin birçok takipçisi vardır, ancak kökeni ve kökeni nadiren bilinmektedir. Nanjing Üniversitesi'nden Profesör Zhou Zhihua, son AIDL2 "Makine Öğreniminde Sınırlar" konferansında iki ana makine öğrenimi okulunu ve başlarken dikkat edilmesi gereken bazı noktaları paylaştı ve tanıttı. Leifeng.com aşağıdaki şekilde düzenlenmiştir:
Ayrıntılar:
CitizenNet Blog: Ticari Sistemlerde Rastgele Orman Algoritmaları, Kümeleri ve Performans Göstergeleri
Bu makale, CitizenNet'in baş bilim adamı Dr. Arshavir Blackwell tarafından yazılmıştır. CitizenNet, demografik özelliklere ve farklı kullanıcıların farklı ilgi alanlarına göre farklı mesajlar göndermektedir.
Perde arkasında, güçlü bir tahmin sistemi bu itmeler için destek sağlar. Bu tahmin sistemi kullanıcının geçmiş davranışını öğrenir ve daha sonra geleceği gerçekleştirir, bilinmeyen proje kullanıcının istediği şey olabilir. Tahmin sisteminin bileşenlerinden biri, mevcut sinir ağları ve rastgele orman algoritmalarının bir koleksiyonu olan sınıflandırıcıdır.
Ayrıntılar: https://medium.com/@arshavir.blackwell/citizennet-blog-a-gentle-introduction-to-random-forests-ensembles-and-performance-metrics-in-a-17b6e196b477#.3gl9l3kek
Davranış klonlama (sürüş modunu öğrenme)
Davranışsal klonlama, insan bilişsel becerilerini bilgisayar programlarında yakalayıp çoğaltabilen bir yöntemdir.Bir insan denek belirli bir beceriyi gerçekleştirdiğinde, eylemleri, eyleme neden olan koşullarla birlikte kaydedilecektir. Kaydedilen bu günlükler, öğrenme programına girdi olarak kullanılır. Öğrenme programı, yetkin davranışı yeniden üreten bir dizi kural çıkarır. Bu yöntem, klasik kontrol teorisinin yetersiz olduğu karmaşık görevler için otomatik kontrol sistemleri oluşturmak için kullanılabilir. Aynı zamanda eğitim için de kullanılabilir.
Bu makale, kademeli olarak otonom bir sürüş sistemi oluşturmak için davranışsal klonlamayı kullanır.
Ayrıntılar: https://medium.com/@gruby/behaviour-cloning-learning-driving-pattern-c029962a0bbf#.b1qwie1rm
Makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan etkinleştirme işlevlerinin özeti ve karşılaştırması
Bu makale, CS231n'deki etkinleştirme işlevi hakkında bir nottur.
Aktivasyon işlevi, giriş özelliklerini koruyabilir ve eşleştirebilir.
Bu makale, etkinleştirme işlevi açısından başlar ve makine öğrenimini matematiksel olarak analiz eder.
Leifeng.com'dan alıntı, makale ayrıntıları: https://livc.io/176
Daha fazla AI geliştirme içeriği için lütfen Leifeng.com altındaki "AI Research Society" resmi hesabına dikkat edin.
