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机器学习的算法原理与编程实践(作者:郑捷)

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发表于 2018-8-10 13:53:06  | 显示全部楼层 | 阅读模式

深度学习,让产品和生活具备人工智能数据时代,让数据产生最大的价值。
2011年1月14 日,史上最强的人机对抗在美国纽约约克镇高地拉开序幕Jeopandy!
是美国具有25 年历史的众所皆知的电视问答节目秀。每次三名参赛者相互角逐,在竞赛中需要迅速理解屏幕上提出的各类智力问题,并作出回答。问题涉及的领域十分广泛,就像一套世界知识的百科全书,超过个人所能掌握的知识容量的极限。而这次,一名特殊的参赛者名列其中,它就是IBM 公司的计算机参赛者Watson.挑战两位人类选手Ken和Brad.经过激烈的角逐,Watson同时击败了两位人类选手,赢得100万美元奖金而一举成名。这一具有历史意义的比赛被Jeopardy!的哥伦比亚广播公司连续在2011年2 月14-16 日三天晚上进行了重播,也成为计算机发展史上一个重要的时刻。IBM 评论为:“在Jeopardy!比赛中,计算机打败人类选手是开放领域问答系统的一个里程碑!"
事实上,这次比赛有力地证明了,在广泛的知识和智能领域,机器有能力全面超越人类。开放领域问答软件的一个重要核心就是机器学习。从很多方面来看,这才仅仅是个开始。近年来,计算机行业取得的最重要成就或多或少地都与机器学习领域的技术突破密切相关。2010 年前后,多伦多大学的Goffrey Hinton 提出的深度学习(DeepLeaming) 算法,突破了产生抽象概念的技术瓶颈,被评价为:“借助于Deepleaming 算法,人类终于找到了如何处理‘抽象概念’这个亘古难题的方法。”
该算法与衔生的卷积神经网络(CNN一一有监督) 和深度置信网络(DNN一无监督) 在计算机视觉、语音识别和部分自然语言处理领域获得巨大的成功,其与另一个并行处理架构MapReduce 并称“大数据”技术的基石。
2012 年11月,微软在天津的一次活动上公开演示了一个全自动的同声传译系统,讲演者用英文演讲,后合的计算机一气可成自动完成语音识别、英中机器翻译和中文语音合成,效果非常流畅。据报道,后面支撑的关键技术就是DNN,或者深度学习(DeepLeamning,DI )。
人与动物最本质的区别之一就是人类具有高度发达的智能。千百年来,人类从未停止过对智慧本身的研究与探索。20 世纪50 年代,图灵就在论文(机器能思考吗)中提出了一个著名测试,后世称为图灵测试:“假如一 台 机器 通过 特 殊的 方 式与 人沟 通,若 有一 定 比例的 人(超 计30%)无法在特定时间内(5分钟) 分辩出与自己交谈的是人还是机器,则可认为该机器具有思考的能力。”
这里的思考能力就是指智能。而对于计算机领域而言,它是一个多么奢侈而艰难的字眼。以IBMWatson 为例,它由90台IBM 服务器、360个计算机芯片驱动组成,县一个有着10台冰箱那么大的计算机系统。它拥有15TB 内存、2880台处理器,每秒可进行80万亿次运算。系统配置的处理器是Power7 系列处理器,这是当前RISC 《精简指令业计算机) 架构中最强的处理器。它采用45nm 工艺打造,拥有8 个核心、32 个线程,主频最高可达4.1GHz,仅其二级缓存就达到32MB.008W5成为烈是且雅1n6在大数据领域,据Google 称,其知识图谱的信息有许多来源,包括CIA 的世界概况Freebase和维基百科,其功能与Ask.com 和WofamAlpha等问题问答系统相似。
截至2012 年,其语义网络包含超过570亿个对象,超过18亿个介绍,用来理解搜索关键词含义的、不同对象之间的链接关系更是不可计数。2012 年11月4 日,知识图谱新增了7种语言: 西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、日语、俄罗斯语及意大利语。
历经半个多世纪,在各个领域的商业机构和科研机构的共同努力下,几经沉浮,人们逐渐意识到,高度并行的计算(硬件) 能力和大规模数据的学习(算法) 能力是“思考”的基础。距离让机器像人类一样思考的目

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