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3.310

下一节:3.41

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3.310课程教案、知识点、字幕

刚才

我们看到在机器学习里人们应用了

多种的创新思维方式

接下来

我们就来总结一下

在机器学习里用到了哪些创新思维方式

首先机器学习是从历史数据中学习的

这种方法本身就是一种逆向思维的运用

另外

罗森布拉特在发明感知机的时候

是从人的神经元

运行的机制得到的启发

这是典型的类比思维

在人们构建神经网络模型的时候

是把多个感知机模型组合在了一起

并且借鉴了人大脑皮层的生理模式

这是类比思维与组合思维的综合运用

其实

机器学习里无处不在

闪烁着创新思维的火花

关于机器学习的最后一点内容

我们谈一下它的局限

首先

机器学习是基于图灵机构建的一套方法

因此

图灵机的限制也就是它最大的限制

大家还记得图灵机的限制吗

我们上一讲谈到图灵机的限制

就是只能解决可以被数学建模的问题

如果不能被数学建模的问题

自然也是机器学习无能为力的

另外

因为机器学习自身的特点

也造成了一些限制

我们在这里谈三个限制

首先

是机器学习的建模方式造成的限制

我们知道机器学习的的建模过程

是利用了已有的历史数据进行建模

因此

这种方式最大的限制

恰恰来自数据本身

No data

out of lucky

这是在机器学习这个领域的至理名言

其实就是鸡生蛋还是蛋生鸡的问题

当一个领域里没有能够利用的数据时候

机器学习的方法是派不上多大用场的

我们可能需要通过其他的方法

找到问题的数学模型

另外

如果数据样本的获取非常难

机器学习的方法

也就没有了用武之地

比如说医学样本数据的获取

一般人是很难从

医院的里面得到医疗数据的

因为涉及到病人的隐私

另外

金融数据

消费数据都是不容易得到的

只有像Google和阿里巴巴这样

有数据的公司才有条件去挖掘数据

得到新的商业模式

当然

样本数据的标记和清洗本身也是比较麻烦的

尤其是对医学方面的数据的标记和清洗

就更麻烦了

而且

机器学习对样本数据的量是有要求的

太少的样本可能得不到理想的数学模型

这会造成欠拟合的现象

另一方面

机器学习也有可能因为学的太好

产生过拟合的现象

也就是选择数学模型的样本误差小

但是测试误非常大的情况

这样可能让机器的智慧产生失灵的状况

比如特斯拉的无人驾驶汽车

无法识别大卡车的车厢

因此

造成了车毁人亡的这样惨烈的事故

当然

现在可以用对抗学习的方式

用小样本来生成更大的样本集

通过这样的方式解决样本不足的情况

这也是一个比较新的发展方向

第二个限制是算法特点的限制

在深度学习里

我们会构建深度神经网络

我们讨论过这种方式

它是通过观察

通过类比的方式建立的这样的一个

跟人脑类似的结构

但实际上他的工作机制是不清楚的

虽然在实战中有比较好

但它是一种

黑匣子算法

而且没有在数学上证明是收敛的

当我们把它应用到某些领域的时候

是需要谨慎的

第三个限制是机器本身不具有智能

在机器学习里抽象和建模的工作

仍然是需要人来完成的

比如当我们用霍兰德特征参数

去构建与专业匹配度的关系的时候

其实运用了人的直觉

当需要减少模型中的参数的时候

用到了行业经验和降维的思维方式

在深度学习的案例里

当我们用深度神经网络

来构建数学模型的时侯

这个时候对模型的选择是依靠了人的经验

比如说神经网络的连接方式

层次等等

因此

所谓的人工智能

其实是人工在先

智能在后

另外呢就是要警惕

人工智能万能主义

当智能时代到来的时候

仿佛什么问题都可以用

人工智能的方法来解决

尤其是深度神经网络

让我们希望用

胶囊咖啡机的方式解决遇到的所有问题

仿佛人工智能的方法是万试万灵的药丸

这显然也是一个认知上的误区

我们来总结一下这一讲的内容

首先我们谈了人工智能的发展史

接着用一个案例讲解了机器学习的原理

我们通过案例的讨论

知道了机器学习是一种通过数据

建立数学模型的方式

我们还讨论了感知机模型和深度神经网络

最后

我们讨论了人工智能的学习路线

以及机器学习和人工智能的局限

希望大家通过这一讲

对机器学习有更深的认识

并能够用机器学习的思路来设计智能产品

我们下次见

智能时代下的创新创业实践课程列表:

绪章导论

-0.1我们为什么设计这门课

--0.1

-0.2我们聊什么

--0.2

-0.3你们能学到什么

--0.3

第一章人工智能时代的机遇与挑战

-短片:AlphaGo

--Alphago

-1.1本章概述

--1.1

-1.2人与机器的本质区别

--1.21

--1.22

--1.23

-1.3我们会被智能机器抢了饭碗吗

--1.31

--1.32

--1.33

-1.4人和智能机器的和谐之道-增强智能

--1.41

--1.42

--1.43

--1.44

--1.45

--1.46

--1.47

-1.5项目指南一:如何找到好的项目

--1.51

--1.52

--1.53

--1.54

--1.55

-第一章测试

第二章创新创业能力训练

-2.1本章概述

--2.1

-2.2创业能力模型

--2.21

--2.22

--2.23

--2.34

--2.25

--2.26

--2.27

--2.28

--2.29

-2.3创新是人类的本能

--2.31

--2.32

--2.33

-2.4创新能力培养——创新心智模式

--2.41

--2.42

--2.43

--2.44

--2.45

--2.46

-2.5创新能力要素培养-思维方式

--2.51

--2.52

--2.53

--2.54

--2.55

-2.6项目指南二:创新项目的开发

--2.61

--2.62

--2.63

-2.7互联网心理学

--2.7

-第二章测试

第三章智能时代的创新技术

-3.1本章概述

--3.1

-3.2机器有“智慧”吗?

--3.21

--3.22

--3.23

--3.24

--3.25

--3.26

--3.27

-3.3机器是如何学习的?

--3.31

--3.32

--3.33

--3.34

--3.35

--3.36

--3.37

--3.38

--3.39

--3.310

-3.4智能技术带来的认知升级

--3.41

--3.42

--3.43

--3.44

--3.45

-3.5项目指南三:投资者和创始人的心得经验

--3.51

--3.52

--3.53

--3.54

--3.55

-第三章测试

3.310笔记与讨论

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