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admin 3个月前 ( 11-29 00:31 ) 0条评论
摘要: 夜读荐书 | 终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界...

你觉得算法已在多大程度上影响咱们的日子?

物网站用算法来为你引荐产品,点评网站用算法来帮你选择饭馆,GPS体系用算法来帮你选择最佳道路,公司用算法来选择求职者……

当机器终究学会怎么学习时,将会发作什么?不同于传统算法,现在悄然主导咱们日子的是“能够学习的机器”,它们经过学习咱们琐碎的数据,来执行任务;它们乃至在咱们还没提出要求,就能完结咱们想做的事。

那什么是终极算法?机器学习五大学派,每个学派都有自己的主算法,能协助人们处理特定的问题。而假如整合一切这些算法的长处,就仲姝婕有或许找到一种“终极算法”,该算法能够获得曩昔、现在和未来的一切常识,这也必将发明新的人类文明。

你为什么有必要了解终极算法?不管你身处什么职业、做什么作业,了解终极算法都将带给你簇新的科学国际观,猜测今后的科技开展,布局未来,占位未来!

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今日咱们要介绍的便是一本关于终极算法的书。

《终极算法》

[美] 佩德罗多明戈斯 著

黄芳萍 译

中信出书集团

作者简介

佩德罗多明戈斯(Pedro Domingos),美国华盛顿大学计算机科学教授,加州大学欧文分校信息与计算机科学博士,在机器学习与数据发掘方面著有200多部专业作品和数百篇论文。国际机器学习学会联合创始人,《机器学习》杂志编委会成员,JAIR前副主编。美国人工智能协会院士(AAAI Fellow,国际人工智能界的最高荣誉),荣获SIGKDD立异大奖(数据科学范畴的最高奖项)、斯隆奖(Sloan Fellowship)、美国国家科学基金会成就奖(NSF CAREER Award)、富布赖特奖学金、IBM学院奖以及多个论文奖项。

目录

第一章 机器学习革新

第二章 终极算法

第三章 符号学派:休谟的概括问题

第四章 联合学派:大脑怎么学习

第五章 进化学派:天然的学习算法

第六章 贝叶斯学派:在贝叶斯教堂里

第七章 类推学派:像什么便是什么

第八章 无师自通

第九章 解开利诱

第十章 建立在机器学习之上的国际

谈论

假如你想了解人工科琳卫浴智能,那么引荐佩德罗多明戈斯的这本《终极算法》,非常值得一读。

——比尔盖茨

让机器能够完成像人相同从经历中自学——这是计算机科学的圣杯。机器学习能够在各个方面协助咱们,治好癌症、打造类人机器人。佩德罗多明戈斯为咱们揭开了机器学习的奥秘面纱,展现了美妙而让人振奋的未来图景。

——沃尔特艾萨克森,著有《乔布斯传》

《终极算法》让人有一种阅览的快感,并且还极具启发性。我跟我一切学生、一切学习机器学习以及异世剑祖想要投身该范畴的人,都引荐这本书。佩德罗多明戈斯不只以精准而深入浅出的办法,阐释了机器学习背面的办法论思想,并且还完美地把这些思想运用到了讨论人类仿照自己的终极才能的哲学问题。不管是实际主义者,仍是未来主义者,《终极算法》都是一本必读书。

——朱迪亚珀尔,加州大学洛杉矶分校计算机科学教授,图灵奖得主

摘要

你或许不知道,但机器学习就在你身边。

当你把查询信息输入查找引擎时,它承认该向你显现哪些查找成果(包含显现哪些广告)。当你翻开邮箱时,大部分废物邮件你无法看到,由于计算机现已把这些废物邮件过滤了。登录亚马逊网站购买一本书,或登录网飞(Netflix)公司网站观看视频,机器学习体系会引荐一些你或许喜爱的产品。脸书(Facebook)运用机器学习决议该向你展现哪些更新,推特(Twitter)也同样会决议显现哪些文章。你运用计算机的任何时候,都有或许触及机器学习。

传统上以为,让计算机完结某件作业的仅有办法(从把两个数相加到驾驭飞机),便是非常具体地记载某有备无患是什么意思,ticket,上海浦东开展银行-库里张狂三分集锦个算法并解说其怎么运转。但机器学习算法就不相同:经过从数据中揣度,它们自己会弄了解干事办法。把握的数据越多,它们的作业就越顺畅。现在咱们不必给计算机编程,它们自己给自己编程。

机器学习不只存在于网络空间,它还存在于你每天的日子中:从你醒来到入眠,每时每刻无所不在。

早上7 点你的收音机闹钟响起,播映的是你之前从未听过的歌曲,但你确实很喜爱这首歌。Pandora 电台(可免费依据你的喜爱播映歌曲)的优有备无患是什么意思,ticket,上海浦东开展银行-库里张狂三分集锦势在于,依据你听的音乐,电台把握了你的档次,就像你自神马己的radio jock 账号相同。这些歌曲自身或许凭借机器学习来播映。接下来你吃早餐,阅览早报。早报在几个小时前印好,运用学习算法,印刷进程经过细心调整,避免报纸呈现折痕。你房间的温度刚刚好,电费显着少了许多,由于你安装了Nest智能温控器。

你开车去上班,车继续调整燃油喷发和排气再循环,以到达最佳的油耗。你运用一个交通预告体系(Inrix)来缩短顶峰时段上下班的时刻,这当然能减缓你的压力。上班时,机器学习帮你战胜信息超载。你运用数据立方体来汇总许多数据,从每个视点调查该立方体,获取最有用的信息。你要决议是选用布局计划A,仍是选用布局计划B,以便为网站带来更多的事务。网络学习体系会测验两种布局计划,并给予反应。

你得对潜在供货商的网站进行调查,但网站的言语是外语。不要紧,谷歌会主动为你翻译。E–mail 会有备无患是什么意思,ticket,上海浦东开展银行-库里张狂三分集锦主动分类并归入相应的文件夹,只把最重要的信息留在邮箱里,非常便利。文字处理软件帮你查找语法和拼写错误。你为行将到来的行程查找到一个航班风流皇帝,但决议推延购买机票,由于必应游览(Bing Travel)猜测票价很快会下降。或许你没有意识到以上这些,要不是机器学习协助你,你或许要再接再励地亲身做许多作业。

你在休息时刻检查自己的一起基金,大部分基金运用学徽府茶行习算法来选股,其间的某些基金完全由学习体系运作。午饭时刻到了,你走在大街上,想找个吃饭的当地,这时候用手机上的Yelp点评应用程序来协助你。你的手机充满了学习算法,它们尽力作业,改正拼写错误、了解口头指令、削减传输差错、辨认条形码,还有其他许多作业。手机乃至能够猜测你接下来会做什么,然后依此给出主张。例如,当你吃完午饭后,它会小心谨慎地提示你,下午和外地来访者的会晤要推延,由于她的航班延误了。

下班时暮色已来临,你走向自己的车,机器学习会确保你的安全,监测泊车场有备无患是什么意思,ticket,上海浦东开展银行-库里张狂三分集锦监控摄像头的录像,假如探测到可疑人的举动,它会提示不在场的安保人员。在回家路上挤人奶,你在超市门口泊车,走向超市货品通道,通道凭借学习算法进行安置:该摆放哪些货品,通道结尾该展现哪些产品,洋葱西红柿辣酱是否该放在调味酱区域,或是放在墨西哥玉米片周围。

你用信用卡付款。学习算法会向你发送信用卡付出提示,并在得到你确实认啸傲倚天后完结付出。别的一个算法继续寻觅可疑买卖,假如它觉得你的卡号被爱宅盗,则会提示你。还有一种算法测验评价你对这张卡的满足度,假如你是抱负的客户但对服务不太满足,银行会在你决议换卡之前,为你供给更交心的服务。

你回到家,走到信箱旁,发现有朋友的一封来信,这是经过能阅览手写地址的学习算法派送的。当然黄伟汶也会有废物来信,由别的的学习算法进行选择。你停留了一瞬间,呼吸夜晚新鲜凉快的空气。你所在城市的犯罪率显着下降了,由于差人开端运用计算算法来猜测哪里的犯罪率最高,并在那里会集巡警力气。你和家人同享晚餐。市长呈现在新闻里,你为他投票,由于推举那天,学习算法承认你为“要害未投票选民”之后,他亲身给你打了电话。

吃完晚餐,你观看球赛,两支球队都凭借计算学习来选择队员。你也或许和孩子们在Xbox 上玩游戏,Kinecta学习算法承认你在哪里、在做什么。你在睡前吃药,医师经过学习算法的辅佐来设定和检测吃药的最佳时刻。医师也可变天辅佐能运用机器学习来帮你确诊疾病,例如,剖析X射线成果并弄了解一系列非正常症状。

机器学习是“太阳底下的新鲜事”:一种能够构建自我的技能。从远古先人学会打磨石安琪米电影播映器头开端,人类就一直在规划东西,不管这些东西是手艺完结的,仍是大批量出产的。学习算法自身也归于东西,能够用它们来规划其他东西。“计算机毫无用处,”毕加索说,“它们只能给你供给答案。”计算机并没有发明性,它们只假面骑士555迷失的国际能做你让它们做的事。

假如你告知它们要做的事触及发明力,那么就要用到机器学习。学习算法就像技艺精深的工匠,它出产的每个产品都不相同,并且专门依据顾客的需求精密定制。可是不像把石头变成砖、把金子变成珠宝,学习算法是把数据变成算法。它们把握的数据越多,算法也就越精准。

现代人期望让国际有备无患是什么意思,ticket,上海浦东开展银行-库里张狂三分集锦来习惯自己,而不是改动自己来习惯国际。机器学习是100 万年传奇中最新的篇章:有了它,不费吹灰之力,国际就能感知你想要的东西沈爱栩是谁,并依此做出改动。就像身处魔法林,在你经过期,周围的环境(今日虚拟,明日实际)会进行自我重组。你在树木和灌木中选出的道路会变成一条路,走失的当地还会呈现指路标志。

这些看似有法力的技能非常有用,由于机器学习的中心便是猜测:猜测咱们想要什么,猜测咱们行为的成果,猜测怎么能完成咱们的方针,猜测国际将怎么改动。

早年,咱们依靠巫医和占卜师进行猜测,但他们太不牢靠;科学的猜测就更值得信任,但也仅限于咱们能体系调查和易于仿照的事物,大数据和机器学习却大大超出这个规模。咱们可经过独立的思想来猜测一些常见的事猎艳记情,包含接球和与人对话,但有些作业,即使咱们很尽力,也无法猜测。可猜测与难以猜测之间的巨大距离,能够交给机器学习来添补。

对立的是,虽然学习算法在天然和人类行为范畴拓荒了新天地,但它们仍笼罩在奥秘之中。媒体每天都报导触及机器学习的新闻:苹果公司发布Siri 个人助理,IBM沃森(IBM的超级计算机)在《风险边际》游戏中战胜了人类,塔吉特(盒子先生历险记Targe冲气娃t)能在未成年妈妈的爸爸妈妈发现之前告诉她怀孕,美国国家安全局在寻觅信息连接点……在这些新闻事情中,学习算法怎么起效果仍不得而知。

计算机“吞入”数以万亿的字节,并奇特地发生新的观念,关于大数据的书本乃至也避谈“这个进程究竟发作了什么”。咱们一般以为学习算法便是找到两个事情之间的联合点,例如,用谷歌查找“感冒药”和患感冒之间的联络。但是,寻觅联合点与机器学习的联系就像是砖与房子的联系,房子是由砖组成的,但一堆砖头必定不能称之为“房子”。

当一项新技能同机器学习相同盛行且具有革新性时,不弄了解其间的微妙实在太惋惜。不置可否会导致差错和乱用。亚马逊的算法能断定当今国际人们在有备无患是什么意思,ticket,上海浦东开展银行-库里张狂三分集锦读什么书,这一点比谁都强。气候模型能够断定大气中二氧化碳的安全水平。选股模型比咱们傍边的多数人更能推进经济开展。你无法控制自己了解不了的东西,这也是追求幸福的公民、专家或普通人需求了解机器学习的原因。

在你的日子中,感受过哪些机器学习和人工智能的技能和东西带来的日子改动,欢迎留言与咱们共享。

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