2018年11月15日 上午01:34 (香港時間)

錢教授課堂11-3

日期:2018年11月06日 上午10:45

• 智能機器學習有多種學習方式,主要有:一是深度學習,從海量數據中學習;二是增強學習,從不同環境中交互學習;三是遷移學習,從智能模型中復用和協作;四是跨領域自然語言學習,從新型智能中表達模型;五是敏感數據建模學習,隔離敏感數據建立智能模型。

• 數學中的解題是將已知條件和求解目標建立聯係,從而獲得解題結果。機器學習與數學解題具有共同性,機器首先要求明確工作目標,然後從已知條件出發,不斷學習試驗,凡是與目標一緻的就保留,否則就放棄,通過叠代優化逐步達成目標。

• 智能係統由四大角色組成:一是基礎設施提供者,如網絡;二是信息提供者,主要是數據的採集和集合;三是信息處理者,對數據進行交換、傳輸、開發和挖掘;四是係統協調者,對整個智能係統進行協調營運。

• 從經驗走向數據是一大飛躍,傳統決策是“先經驗判斷”,經驗固然寶貴,但人的經驗具有主觀性,而且受到時間空間的限製。現代決策是“用數據說話”,數據具有客觀性,大數據為全面精準決策提供科學依據。

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