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《機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)與計(jì)算之戀》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、機(jī)器學(xué)習(xí):統(tǒng)計(jì)與計(jì)算之戀?gòu)堉救AMay2016機(jī)遇與挑戰(zhàn)：快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)規(guī)模發(fā)布年份Alpha-Go?簡(jiǎn)單監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):快棋手?復(fù)雜監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):慢棋手?強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：左右互博：最大化最后的獎(jiǎng)勵(lì)?值網(wǎng)絡(luò)（棋感）：兩名強(qiáng)化棋手賽一局后抽一個(gè)[狀態(tài)，下步棋位]和得分組成[數(shù)據(jù)，標(biāo)簽]?下棋策略：?模擬：通過(guò)下一步棋，使得最終獲勝的概率盡可能大?更新：更新值網(wǎng)絡(luò)?回顧與思考?幾個(gè)簡(jiǎn)單的研究思路人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)“Itisoneoftoday’srapidlygrowingtechnicalfields,lyingattheintersectionof
2、computerscienceandstatistics,andatthecoreofartificialintelligenceanddatascience.”M.I.JordanandT.M.Mitchell.Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects.Science,349(6245),2015.機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表示建模計(jì)算實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)MatrixStatisticsMachineLearningOptimizationAlgorithm機(jī)器學(xué)習(xí)三個(gè)層次初級(jí)(Low?數(shù)據(jù)獲取和特征提取Level
3、)?數(shù)據(jù)處理與分析中級(jí)(Middle?應(yīng)用問(wèn)題導(dǎo)向(DataMining)Level):?方法與算法(MachineLearning)?推理高級(jí)(High?智能與認(rèn)知Level):機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展幾個(gè)關(guān)鍵期上世紀(jì)90年代平淡時(shí)期。1996年---2006年黃金期：SVM，Boosting,KernelMethod,Lasso,etc.手寫數(shù)字識(shí)別點(diǎn)擊率預(yù)估股票預(yù)測(cè)2006年---2009年徘徊期。機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展幾個(gè)關(guān)鍵期?成為計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的主流學(xué)科。美國(guó)院士圖靈獎(jiǎng)當(dāng)下熱點(diǎn)?MikeJordan?TomMitchell?2011年Judea?深度學(xué)習(xí)?Jerome
4、FriedmanPearl?Alphago?DaphneKoller?概率和因果性?無(wú)人駕駛汽車?RobertTibshirani推理演算法?人工智能助理?RobertSchapire?BinYu?LarryWasserman?StephenBoyd工業(yè)界的視角?微軟模式到谷歌模式：從制造到服務(wù)。?“BigData”和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。?深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言理解、語(yǔ)音識(shí)別、智力游戲等領(lǐng)域的顛覆性成就。數(shù)據(jù)科學(xué)?數(shù)據(jù)科學(xué)DataScience–計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)值分析、現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析等的交叉學(xué)科；–目的是從數(shù)據(jù)中獲得知識(shí)，獲得有價(jià)值的信息，服務(wù)社會(huì)；–DataScien
5、tistorDataEngineer應(yīng)具備三個(gè)條件：底層架構(gòu)開發(fā)或使用能力(Spark,MapReduceorHadoop);程序開發(fā)能力；數(shù)學(xué)建模和解決問(wèn)題能力。統(tǒng)計(jì)學(xué)界的視角?Statisticiansthoughtthatcomputerscientistswerereinventingthewheel.?Computerscientiststhoughtthatstatisticaltheorydidn’tapplytoLarryWassermantheirproblems.美國(guó)科學(xué)院院士?StatisticiansnowrecognizethatAllo
6、fStatisticscomputerscientistsaremakingnovelcontributions?Computerscientistsnowrecognizethegeneralityofstatisticaltheoryandmethodology統(tǒng)計(jì)學(xué)的視角?“Usingfancytoolslikeneuralnets,boosting,andsupportvectormachineswithoutunderstandingbasicstatisticsislikedoingbrainsurgerybeforeknowinghowtouseab
7、and-aid.”LarryWasserman?這是為什么學(xué)術(shù)界對(duì)深度學(xué)習(xí)仍存疑慮？計(jì)算機(jī)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)?StatisticiansandComputerScientists–ComputerScientists:ComputingandIntuitiveAbility–Statisticians:ModelingandTheoreticalAnalysis?Examples–Boosting,SupportVectorMachines(SVMs)andSparseModeling–KernelPrincipalComponentAnalysis(KPCA)andMu
8、ltidi
