方青然
方青然

openMMLab AI实战训练营 CLASS1

目录

机器学习及神经网络基础

分类问题

线性分类器

机器学习训练步骤

神经网络

神经元

衡量神经网络的性能：损失函数

机器学习及神经网络基础

机器学习就是通过海量数据驱动机器去学习、识别、拟合、归纳、挖掘

监督学习：有标签

自监督学习：AI自行进行标注

非监督学习：无标签

强化学习：机器自行适应环境

分类问题

把不同的数据模态转化为向量，再由这个向量去学习N维空间的决策边界和分类边界

转化方法：关键词频率统计、神经网络编码

然后在N维空间中进行特征拟合，区分不同类型的数据

线性分类器

分类拟合边界是直线，则将该分类方法称之为线性分类器

线性分类器空间形态

 二维空间：直线
 三维空间：平面
 四维空间：三维超平面
 由斜率和截距组成

更一般地，线性分类器可以写成矩阵形式，即权重向量的转置乘X再加上截距

机器学习训练步骤

以分类问题为例

1.训练

采集数据进行类别标注，从中选取一部分数据进行分类器训练，得到一个可用于分类数据的分类器

2.验证

从采集、标注的数据中选取另外一部分数据，测试所得的分类器的精度（注意：验证数据集与分类数据集不得重合，以此保证分类器的泛化性能）

3.应用

将经过验证的分类器集成到实际业务系统，实现相应功能

神经网络

一类拟合能力极强的函数

神经元

多层神经元堆叠即可得到神经网络

衡量神经网络的性能：损失函数

openMMLab AI实战训练营 CLASS1_第1张图片

openMMLab AI实战训练营 CLASS1_第2张图片

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