干货 | 高盛:2017人工智能报告中文版(附PDF版下载)

2017 年 11 月 28 日 机器学习算法与Python学习

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高盛人工智能报告中文版

人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。经典地,这些包括自然语言处理和翻译,视觉感知,模式识别,决策制定等,但应用的数量和复杂性在快速增长。


在这份报告中,我们将大部分分析聚焦在机器学习、人工智能的一个分支、深度学习、机器学习的一个分支。我们总结了二个关键点:


  1. 简化地,机器学习是从案例和经验(例如数据配置)中习得的算法,而不是依赖于硬件代码和事先定义的规则。换句话说,不是一个开发者来告诉程序如何区分苹果和橘子,而是算法本身通过喂养数据(训练),自己学会如何区分苹果和橘子。

  2. 深度学习的主要发展是现有人工智能拐点的驱动力量之一。深度学习是机器学习的分集。大多数传统机器学习方法和特点(例如,可能预测的输入和属性)由人来设计。特征工程是一个瓶颈,需要有意义的特定技术。在无人管理的深度学习中,重要特征不是由人类来定义,而是由算法学习和创建。

报告目录如下(共45页)

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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