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文化预热:「专治不明觉厉」之“云总括” 

人为智能,用微机实现人类智能。机器通过大气教练多少练习,程序不断自我学习、修正磨炼模型。模型本质,一堆参数,描述业务特色。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

云总计,Cloud
Computing,该词最早来源于 Google,最早的云总计产品来源于 Amazon。

历史观统计机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总结盘面分类。策略网络(policy
network),总括每个棋概率、胜率。操练模型过程,分类方法获得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举行神经网络学习(深度卷积神经网络)得到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)得到立异策略,回归全体总括得到估值网络。Google《Nature》杂谈,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

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纵深学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理音信格局。输入层(input
layer)输入训练多少,输出层(output layer)输出总结结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

云总计的全新视角:“X即服务” (X as a
瑟维斯(Service)(Service))

数码预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传来(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

IaaS:Infrastructure-as-a-Service(Service)(基础架构即服务)

**PaaS**:Platform-as-a-Service(平台即服务)
  • SaaS:Software-as-a-Service(软件即服务)

基本功架构即服务是云总计的基石,它自身为大数据服务,平台即服务和软件即服务构建在它的方面,分别为开发者和顾客提供劳动。

参考:吃个披萨明白云总结中IaaS、PaaS和SaaS

深度学习,利用已知多少学习模型,在不为人知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传来;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差别,调整权重参数,裁减损失,反向传播(backword
propagation)。

神经网络算法主旨,总计、连接、评估、纠错、锻炼。深度学习扩展中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量多少磨练。

分拣(classification)。输入锻炼多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标志映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提高预测率。有号子学习为监察学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。训练不点名明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与训练相关,激励函数得到情状行动映射,适合连续决策领域。半监督学习(semi-supervised
learning),磨炼多少部分有记号,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有号子数据局部特征,大量无标志数据完整分布,得到较好分类结果。有监控学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监控学习(聚类)。

深度学习入门,算法知识、大量数额、统计机(最好GPU)。
学学数学知识,磨练过程涉及过程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),操练过程求解最优解次优解,基本概率总计、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导申明。

经典机器学习理论、基本算法,扶助向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

经文杂文,最新动态研讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、网易、新媒体信息,新锻练方法,新模型。

协调出手磨练神经网络,接纳开源深度学习框架,重要考虑用的人多,方向重要集中视觉、语音,初学最好从电脑视觉出手,用各类网络模型磨炼手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

学入兴趣工作圈子,统计机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、录像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、小说摘要、心理分析,文学行业,军事学映像识别,天猫穿衣,服装搭配,款式识别,保险、通信客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

工作问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合具体行业领域工作革新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需求。

历史观基于规则,依赖知识。统计方法为骨干机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,遵照世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对容易提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等领域,提取特征不便。深度学习,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

TensorFlow帮忙异构设备分布式总括(heterogeneous distributed
computing)。异构,包含不同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU主题协同合作。分布式架构调度分配总括资源、容错。TensorFlow辅助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长时间记念网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运行由框架实现,用户指定什么设置做哪些运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,实现所有深度学习内容,前向传播、反向传播、图形统计。共享训练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更复杂网络,可解释性,有效日志调试。

讨论人群。学者,深度学习理论研究,网络模型,修改参数方法和辩护,产耱科研战线,理论钻探、模型试验,新技巧新理论敏感。算法改进者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型立异,新算法立异应用现有模型,为上层应用提供优异模型。工业研讨者,了解各个模型网络布局、算法实现,阅读优秀杂谈,复现成果,应用工业,主流人群。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存储。

TensorFlow特性。低度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总结,只需要构建图,书写统计内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),神速试验框架,新算法,操练模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目的函数,添加数据。多语言帮忙(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现大旨,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式总结协理,TensorFlow数据流图不同总括元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

选取集团。Google、京东、三星、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

2016.4,0.8版帮忙分布式、多GPU。2016.6,0.9版扶助移动设备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图总结TensorFlow
Fold。

机器学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑战赛),对象检测、图像识别算法。2010年开班,最大图像识别数据库,1500万张有号子高分辨率图像数据集,22000体系,比寒用1000系列各1000图像,120万操练图像,5万注解图像,15万测试图像。每年邀请著名IT公司测试图片分类连串。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五序列错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技、香港(香江)中文大学;CUvideo录像物体检测子项目第一,商汤科技、香港中文大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香港(香江)中文大学;Trimps-Soushen目的一定第一,公安部三所NUIST视频物体探测多个子项目第一,底特律音讯工程高校;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
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参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

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