人工智能助力抗疫,魔力背后的秘密是什么?(2)

业界
2020
03/26
17:30
文/苏宁金融研究院
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在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。这也比较符合我们的认知习惯,比如我们通过图片或实物学习什么是猫、什么是狗等。

经典的有监督学习算法有:反向传播神经网络、波尔兹曼机、卷积神经网络、多层感知器、循环神经网络、朴素贝叶斯、高斯贝叶斯、多项朴素贝叶斯、分类和回归树、ID3算法、C4.5算法、C5.0算法、随机森林、线性回归、逻辑回归、支持向量机等。

这些专业名称不重要,我们以大名鼎鼎的AlphaGo为例来了解一下有监督学习的原理。从2016年到2017年,这个围棋机器人在多种场合以绝对优势战胜了数十位顶尖的人类棋手。围棋界公认AlphaGo围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平,在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中,其等级分曾超过排名人类第一的棋手。

AlphaGo为了解决围棋的复杂问题,结合了有监督学习和强化学习的优势,通过标注数据训练形成一个策略网络,将棋盘上的当前棋子的布局状态作为输入信息,对所有可能的下一步落子位置生成一个概率分布。以 -1(对手胜利)到1(AlphaGo胜利)为标准,预测所有落子位置的得分。也就是说,针对每个棋盘状态定义了一个学习目标,如此大量的循环往复,模型学会了应对不同的棋盘布局能够预测最佳落子位置,最终取得令人瞩目的成果。

2、无监督学习

无监督学习被称为“没有老师的学习”,相比有监督学习的不同之处在于,不使用事先标注的训练样本,没有训练的过程,而是直接拿无标注的数据进行建模分析,通过机器学习自行学习探索,从数据集中发现和总结模式或者结构。

典型的无监督学习算法包括:生成对抗网络(GAN)、前馈神经网络、逻辑学习机、自组织映射、Apriori算法、Eclat算法、DBSCAN算法、期望最大化、模糊聚类、k-means算法等。

这里以k-means算法为例来看看无监督学习背后的运行机制,这是一种用来计算数据聚类的算法。

例如,对上图中的A、B、C、D、E五个点聚类,主要方法是不断地设定并调整种子点的位置,计算离种子点最近的均值,最终根据距离聚成群。灰色的是开始时设定的种子点,首先,计算五个点与种子点之间直接的距离,然后,将种子点逐步移动到点群的中心。最终,A、B、C和D、E分别根据离种子点的距离聚类为点群。

这个方法看上去很简单,但是应用的范围非常广泛,包括给网页文本进行主题分类;分析一个公司的客户分类,对不同的客户使用不同的商业策略;电子商务中分析商品相似度,归类商品,从而得出不同的销售策略等。

THE END
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