人工知能の基礎: 機械学習における一般的なアルゴリズムの概要
今日は機械学習アルゴリズムについてお話します。見てみましょう!
機械学習アルゴリズムには、主に教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、転移学習、強化学習が含まれます。
1. 教師あり学習
教師あり学習は、機械学習における非常に一般的なタイプの機械学習であり、入力と出力がわかっている場合のトレーニングです。モデルを作成し、入力を出力にマッピングします。
特徴: 学習目標 (実際の値、注釈など) が提供されます。
教師あり学習は、対象の結果が離散的か連続的かに応じて、分類と回帰に分類できます。
1.1 分類
このタイプの予測目標値は離散的で、たとえば雨が降るか降らないかを予測した場合、最終的な結果は 2 つだけです。 、雨または 雨が降っていない場合の状況には 2 つのカテゴリがあります。
目的: 過去の結果に基づいて新しいサンプルの分類結果を予測すること。2 つの分類結果のタスクはバイナリ タスクと呼ばれ、2 つ以上の分類結果は多分類タスクと呼ばれます。
一般的なアルゴリズム: デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、K 最近傍アルゴリズム、ロジスティック回帰、サポート ベクター マシン、人工ニューラル ネットワーク。
1.2 回帰式
このタイプの予測対象値は連続的であり、典型的な例としては、ある不動産の価格動向を予測することが挙げられます。
アルゴリズム: 線形回帰、AdaBoosting など。
2. 教師なし学習
教師なし学習の特徴は、データにラベルを付ける必要がなく、モデルに基づいて継続的に自己学習と定着を行い、最終的に自己要約を通じて学習することです。 。学習モデルには主にクラスタリングと次元削減が含まれます。
2.1 クラスタリング
主に、物理的または抽象的なオブジェクトのコレクションを、類似したオブジェクトから複数のカテゴリに形成するプロセスを指します。これは、類似の原則に従ったグループ化として理解できます。
アルゴリズム: 一般的なものには、K-means アルゴリズム、BIRCH アルゴリズム、DBSCAN アルゴリズムなどがあります。
2.2 次元削減
高次元データは、システム リソースとアルゴリズムのパフォーマンスに大きく依存します。次元削減とは、重要な情報の大部分を保持しながら、高次元データ内の重要でない情報を処理することです。 。簡単に言うと、複雑から単純へのプロセスであり、複雑な問題をできるだけ単純にすれば、対処の難易度は大幅に下がります。
利点: スペースを節約し、アルゴリズムにかかる時間を節約し、システム リソースの消費を削減します。
アルゴリズム: 主成分分析アルゴリズム (PCA)
3. 半教師あり学習
教師あり学習と教師なし学習の組み合わせ学習方法。半教師あり学習では、パターン認識を実行するためにラベル付きデータだけでなく大量のラベルなしデータも使用します。
半教師あり学習は、少数のラベル付きサンプルと多数のラベルなしサンプルに適しており、より高い精度の予測を実現できます。
4. 転移学習
転移学習とは、事前にトレーニングされたモデルを別の学習タスクで再利用する学習方法を指します。
ソース ドメイン: 既存の知識、ターゲット ドメイン: 学習する新しい知識。
5. 強化学習 (RL)
RL は、強化学習、評価学習、強化学習とも呼ばれ、機械学習のパラダイムおよび方法論の 1 つです。
強化学習のタスクは、スマート デバイスが人間と同じように継続的に学習して試行できるようにし、さまざまな環境で最も理想的なソリューションを作成し、継続的な意思決定のプロセスを強化し、継続的な試行を通じて学習できるようにすることです。どれが最良の方法であるかを見つけてください。
事例: AlphaGo は強化学習アルゴリズムを使用して世界チャンピオン イ セドルを破り、Google YouTube 動画推奨アルゴリズムなどを使用しました。
以上が人工知能の基礎: 機械学習における一般的なアルゴリズムの概要の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

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