机器学习的基础图表!
数据派THU
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· 2021-09-17
来源:机器之心、深度学习爱好者 本文约3100字,建议阅读6分钟 本文为你介绍机器学习的基本概念、原理和常见算法。
[ 导读 ] 四大会计师事务所之一的普华永道(PwC)发布了多份解读机器学习基础的图表,其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读,我们对这些图表进行了编译和拆分,分三大部分对这些内容进行了呈现,希望能帮助你进一步扩展阅读。
一、机器学习概览
快速三维地图测绘和建模:要建造一架铁路桥,PwC 的数据科学家和领域专家将机器学习应用到了无人机收集到的数据上。这种组合实现了工作成功中的精准监控和快速反馈。 增强分析以降低风险:为了检测内部交易,PwC 将机器学习和其它分析技术结合了起来,从而开发了更为全面的用户概况,并且获得了对复杂可疑行为的更深度了解。 预测表现最佳的目标:PwC 使用机器学习和其它分析方法来评估 Melbourne Cup 赛场上不同赛马的潜力。
主导流派:符号主义 架构:服务器或大型机 主导理论:知识工程 基本决策逻辑:决策支持系统,实用性有限
主导流派:贝叶斯 架构:小型服务器集群 主导理论:概率论 分类:可扩展的比较或对比,对许多任务都足够好了
主导流派:联结主义 架构:大型服务器农场 主导理论:神经科学和概率 识别:更加精准的图像和声音识别、翻译、情绪分析等
主导流派:联结主义+符号主义 架构:许多云 主导理论:记忆神经网络、大规模集成、基于知识的推理 简单的问答:范围狭窄的、领域特定的知识共享
主导流派:联结主义+符号主义+贝叶斯+…… 架构:云计算和雾计算 主导理论:感知的时候有网络,推理和工作的时候有规则 简单感知、推理和行动:有限制的自动化或人机交互
主导流派:算法融合 架构:无处不在的服务器 主导理论:最佳组合的元学习 感知和响应:基于通过多种学习方式获得的知识或经验采取行动或做出回答
优点:擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估 场景举例:基于规则的信用评估、赛马结果预测
优点:支持向量机擅长在变量 X 与其它变量之间进行二元分类操作,无论其关系是否是线性的 场景举例:新闻分类、手写识别。
优点:回归可用于识别变量之间的连续关系,即便这个关系不是非常明显 场景举例:路面交通流量分析、邮件过滤
优点:对于在小数据集上有显著特征的相关对象,朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类 场景举例:情感分析、消费者分类
优点:容许数据的变化性,适用于识别(recognition)和预测操作 场景举例:面部表情分析、气象预测
优点:随机森林方法被证明对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项(item)来说很有用 场景举例:用户流失分析、风险评估
优点:循环神经网络在存在大量有序信息时具有预测能力 场景举例:图像分类与字幕添加、政治情感分析
优点:长短期记忆和门控循环单元神经网络具备与其它循环神经网络一样的优点,但因为它们有更好的记忆能力,所以更常被使用 场景举例:自然语言处理、翻译
优点:当存在非常大型的数据集、大量特征和复杂的分类任务时,卷积神经网络是非常有用的 场景举例:图像识别、文本转语音、药物发现
编辑:于腾凯
校对:汪雨晴
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