学习技术

在机器学习范畴,根据反馈的不同,学习技术可以分为监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)和强化学习(Reinforcement learning)三大类。其中强化学习是一种以环境反馈作为输入的、特殊的、适应环境的机器学习方法。所谓强化学习是指从环境状态到行为映射的学习,以使系统行为从环境中获得的累积奖赏值最大。该方法不同与监督学习技术那样通过正例、反例来告知采取何种行为,而是通过试错(trial-and-error)的方法来发现最优行为策略[KLM96][SB98]。

时间: 2024-11-08 12:46:05

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《如何高效学习》读书笔记(二)——整体性学习技术

整体性学习中最关键的步骤是将所学的知识运用到实际中去, 知识只有获得了在实际生活中的价值才是真正的知识. 只要你用心发现, 几乎所有的知识都有实际价值, 如果能发现知识在你生活中的价值, 知识就与你产生了紧密的联系, 这可能比第二部分要介绍的所有技术都更加有效. 整体性学习技术的实际学习效果更好.整体性学习将观点联系在一起, 应用模型, 建立结构以理解不同类型的知识.在学习整体性学习概念时, 一个很好的方法是把它比喻成下棋, 首先你要了解下棋的基本规则和基本目标,一旦理解了下棋的基本规则, 你就

安防大数据挖掘的利刃:模式识别和深度学习技术

人工智能的概念提出已经很多年,但最近一次大热是在“人机大战”战胜世界围棋高手李世石的AlphaGo.同样,近几年安防行业热门的深度学习和模式识别的概念也频频出现在公众的视野当中,那么它们是如何应用在安防领域中?目前最前沿的应用又有哪些?以下将为您一一解答. 安防大数据挖掘 平安城市从2010年在全国推广至今已经6年,目前各地平安城市建设即将进入扩容改建期,需要更加综合与智能的整体解决方案.公共安防已不再局限于扩张视频监控覆盖广度和密度以及清晰度,而是由扩密度的传统安防时代向注重视频大数据挖掘.使

[转]浅谈AlphaGo背后所涉及的深度学习技术

转自:http://www.199it.com/archives/449359.html 导读:关于Alfa Go的评论文章很多,但真正能够与开发团队交流的却不多,感谢Alfa Go开发团队DeepMind的朋友对我这篇文章内容的关注与探讨,指出我在之前那一版文章中用字上的不够精确,所以在此又作调整.我之前文章提到的「全局」指的是跨时间点的整场赛局,很容易被误认为是某个特定时点整个棋盘的棋局,所以后面全部都修改为「整体棋局」.此外,关于整体棋局评估,除了透过脱机数据学习的评价网络之外,还可以透过

兴趣是不是真的准确定义了学习技术的“最好的老师”?

我们公司在最近会有实习生进入这个团队,当然这些实习生会有我来带,这是很普通的一件事情,以前我也带过实习生,但是这次角色不一样,以前是一打工者的角度去带实习生,这次是以创业者的角度去带实习生,对于之前的角色,带实习生我不会太多的关心,无非就是指导一下技术就完了,这次完全的不一样,考虑更多的问题,不仅仅是技术本身,包括个人利益与集体利益的协调,如何让这些实习生快速的掌握技能,能融入到我们这个团队中,通过项目的方式,让他进步更快,更快的成为一个合格的程序员.这个是我们的责任和义务,也希望他们有一个好的

了解场景以及解决方案来学习技术

目前对于一个开发人员来说,没有几年的项目开发经验,对于技术的理解可能不是很深.工作2年了,接触的都是针对某一行业的系统开发,可能使用的技术基本固定,比较好项目可能就是后期对代码框架的优化,对其进行二次封装,对系统进行拆分多个模块,抽象构建代码框架,最后使得项目适合多人快速开发,最后就是对业务进行运营监控. 但是到后期可以参与这些的员工,多数都是老员工,当然了要求也比较高,技术业务都得了解,但是也可能导致最后项目失败,最后重新开发. 作为一个开发经验不足的员工,了解一些业务场景,看看人家的解决方案

学习技术并进阶的方法

其实看过很多同学在技术上面有所突破和成就,其实我个人感觉这个是有规律的,只要大家持之以恒,肯定是可以成功的,下面我就进行一些方法和内容的总结. 学习技术分为几个阶段,阅读相关的技术,理解相关的技术,将所理解的技术书写下来,将理解的内容说出来,将理解的技术用起来. 1.我们再遇到技术方面的知识的时候,需要进行阅读,那么我们再阅读之前必须要清楚什么样的书才适合我们,我们怎么去找到我们需要阅读的书籍呢.我觉得其实可以从很多方面,比如你很崇拜一个技术牛人,他看过的书单并且对书的内容所理解的也许适合你,有

《神经网络与深度学习》(七) 浅谈AlphaGo背后所涉及的深度学习技术

导读:关于Alfa Go的评论文章很多,但真正能够与开发团队交流的却不多,感谢Alfa Go开发团队DeepMind的朋友对我这篇文章内容的关注与探讨,指出我在之前那一版文章中用字上的不够较精确,所以在此又作调整.我之前文章提到的「全局」指的是跨时间点的整场赛局,很容易被误认为是某个特定时点整个棋盘的棋局,所以后面全部都修改为「整体棋局」.此外,关于整体棋局评估,除了透过脱机数据学习的评价网络之外,还可以透过根据目前状态实时计算的不同策略评价差异(这项技术称之为Rollouts),它透过将计算结

对于培训出身的同学,接下来该怎么学习技术?

首先恭喜从培训班出来找到工作的同学,确实挺不容易的,4个月的培训,每天从早上9点到晚上9点,也是996,主要的活动地方就是宿舍和教室, 让我现在也去培训,我估计还熬不下来. 尤其是对于从小白开始的同学,4个月期间不断地接触新技术.新概念,一个还没彻底理解,另外一个就呼啸而来,狼吞虎咽,想真正消化是很难的. 所以我经常说对于那些通过培训来努力改变命运的同学,我非常尊重. 现在好了,找到了工作,可以稍微喘一口气了,但是能够就此休息了吗, 那是绝对不能. 培训只是让我们入了门,有了一个初步可以工作的技

对比《Keras图像深度学习实战》PDF+《深度学习技术图像处理入门》PDF代码分析

将深度学习技术应用于图像处理,推荐阅读<深度学习技术图像处理入门>,基于理论讲解,由浅入深地引出若干个经典案例,讲解当前深度神经网络在图像处理领域的应用.提供了基于云GPU容器(Docker)的完整在线开发环境,方便初学者直接学习核心代码. <深度学习技术图像处理入门>以通俗易懂的语言简要讲解机器学习的核心概念,通过比较传统机器学习和深度神经网络的区别,引入深度神经网络的应用领域,将一个完整的深度神经网络的复杂结构拆成输入处理.模型元件以及模型优化三个子块,并详细说明如何将深度神经