河北住房和城乡建设局网站,怎么用php做网站方案,北京谷歌seo,虚拟主机云主机一、大数据 1.1 大数据#xff08;Big Data#xff09; 众说纷纭#xff01; 个人认为#xff0c;大数据中的“大”#xff0c;不仅仅是涉及数据规模#xff0c;而且包含“价值“这个层面。其实无非就是大量的信息罢了#xff0c;但是我们却能 通过各种手段从这些信息中…一、大数据 1.1 大数据Big Data 众说纷纭 个人认为大数据中的“大”不仅仅是涉及数据规模而且包含“价值“这个层面。其实无非就是大量的信息罢了但是我们却能 通过各种手段从这些信息中提取出我们所需要的东西。 二、数据分析、数据挖掘和推荐系统 2.1 数据分析Data Analysis 啤酒和尿布这个故事在欧美国家也被传唱出现的版本还不尽相同。但对此质疑的声音也不少其中有一位叫Daniel J. Power的教授特此撰文应该是最全面地有理有据揭开这个故事后面的真相。有兴趣的人可以详细阅读英文全文What is the true story about using data mining to identify a relation between sales of beer and diapers? 主旨内容如下 这家连锁店不是沃尔玛而是Osco Drugs一家主要在美国中西部经营的药房和便利店。 该公司于1992年就着手进行数据分析项目算是数据分析的先驱者。当时的项目收集了来自25家分店、一千两百多万个购物车的信息。 数据的确发现下午5点到7点之间客户购买了啤酒和尿片。 便利店管理层的确对此发现表示兴趣。但现实中并没有重新设计商品的摆放没有把啤酒和尿布进行捆绑销售。不过公司保守地对销售流程进行了改造即在正确的时间放正确数量的正确商品。 这就是啤酒和尿片的故事真相所以这其实并不是数据分析的好故事。大家对此故事津津乐道无外乎希望表达数据分析技术是商业决策的好帮手。 数据分析就是对数据进行分析得出一些结论性的内容用于决策。分析什么哪 根据分析现状、分析原因、预测未来。分析现状和分析原因需要结合业务才能解释清楚。 用的技术比较简单最简单的数据分析工具就是 Excel 和 Python 了。预测未来指的是分析未来一段时间的销售额之类的。在预测未来方面一般用到数据挖掘的技术了。数据分析更多的是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中数据分析可帮助人们作出判断以便采取适当行动。 数据分析是以输入的数据为基础通过先验的约束对数据进行处理但是不需要对结果做处理得到任何结果都行。例如你需要图像识别这个属于数据分析你要分析人脸而数据通过你的先验的方法就是出来个猫脸。你的数据分析也没有问题你需要的就是默默的承受结果并且尊重事实。因此数据分析的重点在于数据的有效性、真实性和先验约束的正确性。 简而言之数据分析是对数据的一种操作手段。或者算法。目标是针对先验的约束对数据进行整理、筛选、加工由此得到信息。如一份用户信息表中某个用户的年龄超过了200岁这种数据明显就是用户恶搞的数据我们一般使用数据分析的手段把这种脏数据剔除掉而我们不需要关心处理后的数据是什么样子的这就是数据分析中的一种数据预处理手段。 2.2 数据挖掘Data Mining 数据挖掘从字面意思上看是从数据中挖掘出有价值的信息。比如超市通过对一段时间的客户消费记录能发现哪些物品经常被顾客一起购买。那么就可以把这些物品摆放的位置近一些或者一起促销。在这里客户的消费记录是“数据” “挖掘” 出的信息是哪些商品经常被一起购买。“价值” 指的是超市可以据此搞促销提高超市的销售额。挖掘出这些有价值信息的方法就是课程中需要学习的。数据挖掘关注的是一些方法如何在商业中应用并不是纯粹的理论和学术。数据挖掘涉及到很多的算法源于机器学习的神经网络决策树也有基于统计学习理论的支持向量机分类回归树和关联分析的诸多算法值得庆幸的是 Python 中的 Scikit-learn库 中提供了以上所有的算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。 较于数据分析的简单分析数据挖掘则不同数据挖掘是对信息的价值化的获取。价值化自然不考虑数据本身而是考虑数据是否有价值。由此一批数据你尝试对它做不同的价值挖掘。评估则就是数据挖掘。此时对比数据分析最大的特点就是你需要调整你的不同的先验约束再次对数据进行分析。而先验的约束已经不是针对数据来源自身的特点例如信噪比处理算法。而是你期望得到的一个有价值的内容做先验的约束。以观测数据根据这个约束是否有正确的反馈。也就是说数据挖掘相比较数据分析看重的更是结果而不看重过程。 举个例子说明数据分析和数据挖掘你揣着50元去菜市场买菜对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜想荤素搭配你逐一询问价格不断进行统计分析能各自买到多少肉多少菜大概能吃多久心里得出一组信息这就是数据分析而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估根据自己的偏好营养价值科学的搭配用餐时间计划最有性价比的组合等等对这些信息进行价值化分析最终确定一个购买方案这就是数据挖掘。需要注意的是虽然在此做了这样的比较但是数据分析的数据量一般远远小于数据挖掘。 2.3 推荐系统Recommended System——数据挖掘的应用之一 推荐系统首先需要申明一点的就是推荐系统!推荐算法。推荐系统是一套完善的推荐机制包括前期数据的准备、具体推荐的过程(这个过程可能是一套复杂的算法模型也可能是一个简单的规则也可能是多种模型的混合结果等等)、后期数据的预测、AB测试效果评估等等。 推荐系统在算法模型上大体可以分为基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐如下图所示 基于内容推荐即通过内容本身的属性然后计算内容的相似性找到与某物品属性相似的物品。基于协同过滤推荐所谓协同过滤即不依赖于物品本身的物品属性而是通过其他相关特征例如人参与的行为数据来达到推荐物品的目的。关于协同过滤又分为以下几个类别 基于模型的协同即ModelCF其中基于模型的协同又可以分为以下几种类型 基于图模型协同即Graph也叫社会网络图模型基于矩阵分解的协同过滤即Latent Factor Model(SVD)基于距离的协同过滤基于用于的协同即UserCF基于物品的协同即ItemCF上述讲了那么多早期的推荐系统算法一直想解决的是超市中的长尾效应马太效应。 所谓长尾效应在推荐系统中的体现即部分优质物品购买的人数较多即与其相关的的用户行为轨迹会较多。这样在协同过滤推荐中由于我们主要的依据就是我们的历史行为行为数据所以这种物品得到推荐的机会就越多。这样不断循环迭代得到推荐的物品都集中在少数的一些物品中而大部分物品是没有被推荐的机会的。这就造成了造成长尾现象。 而马太效应的意思是通俗点说就是强者愈强弱者愈弱。而长尾的直接体现就是马太效应。通常来讲(当然也有特殊情况)一个推荐系统如果长时间处于长尾之中就会造成推荐疲劳推荐的效果就会下降。所以很多时候挖掘长尾是推荐系统不可缺少的部分。即我们需要把尾巴部分 并且是有价值的部分给适当的展示出来。挖掘长尾的方法很多其中一种常见的方式就是给热点物品适当的降权。比如物品我们为热点物品进行权重下降这样在最终推荐的结果中非热点物品得到推荐的机会就增大从而适当的挖掘了长尾。 三、人工智能、机器学习、神经网络和深度学习 有人说人工智能AI是未来人工智能是科幻人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的就看你指的是哪一种人工智能。 今年早些时候Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候将人工智能AI、机器学习machine learning、神经网络neural network和深度学习deep learning都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用但它们说的并不是一回事。 今天我们就用最简单的方法——同心圆可视化地展现出它们三者的关系和应用。 如上图人工智能是最早出现的也是最大、最外侧的同心圆其次是机器学习稍晚一点最内侧是深度学习当今人工智能大爆炸的核心驱动。 五十年代人工智能曾一度被极为看好。之后人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。 3.1 从概念的提出到走向繁荣 1956年几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议Dartmouth Conferences提出了“人工智能”的概念。其后人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年人工智能一直在两极反转或被称作人类文明耀眼未来的预言或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。坦白说直到2012年之前这两种声音还在同时存在。 过去几年尤其是2015年以来人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流大数据的组合拳也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。 让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点苗头发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。 3.2 人工智能Artificial Intelligence——为机器赋予人的智能 人工智能缩写是 AI就是像人一样的智能、会思考。人工智能更适合理解为一个产业泛指产生更加智能的软件和硬件。人工智能实现的方法就是机器学习所以谈人工智能技术实际上就是机器学习的各种算法的应用。各种智能家居、智能机器人都是人工智能产业的方向。 早在1956年夏天那次会议人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。这就是我们现在所说的“强人工智能”General AI。这个无所不能的机器它有着我们所有的感知甚至比人更多我们所有的理性可以像我们一样思考。 人们在电影里也总是看到这样的机器友好的像星球大战中的C-3PO邪恶的如终结者。强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中原因不难理解我们还没法实现它们至少目前还不行。 我们目前能实现的一般被称为“弱人工智能”Narrow AI。弱人工智能是能够与人一样甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如Pinterest上的图像分类或者Facebook的人脸识别。 这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的这种智能是从何而来这就带我们来到同心圆的里面一层机器学习。 3.3 机器学习Machine Learning—— 一种实现人工智能的方法 机器学习是研究如何让计算机去学习。学习什么哪 根据一些过去的事实学习如何适应新的环境。太小白了严肃点 机器学习是研究算法的学科研究的是如何让计算机根据以往的经验去适应新的环境。这里“以往的经验” 指的是历史数据“适应” 指的是通过历史数据创造一个很牛逼的函数“新的环境” 指的是把新的数据输入到这个函数中产生一个新的输出。机器学习本质上是研究自学习算法的科学这些算法是帮助软件和机器进行自我学习解决问题的算法。 机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同机器学习是用大量的数据来“训练”通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、分类、回归、强化学习和贝叶斯网络等等当然还有很多。众所周知我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。 机器学习最成功的应用领域是计算机视觉虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器以便让程序能识别物体从哪里开始到哪里结束写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器人们总算可以开发算法来感知图像判断图像是不是一个停止标志牌。 这个结果还算不错但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天标志牌变得不是那么清晰可见又或者被树遮挡一部分算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化太容易受环境条件的干扰。 随着时间的推进学习算法的发展改变了一切。 3.4 神经网络Neural network——机器学习中的一个算法模型 神经网络是机器学习中的一个算法模型指的是模拟人的神经系统。大家知道人的神经非常复杂所以神经网络算法需要的计算量很大。神经网络在以前一直不温不火原因是计算机硬件不足以支撑神经网络的计算量。现在大数据技术的发展让神经网络迎来了春天。比如人脸识别、交通领域的车牌识别技术都是神经网络的应用。 3.5 深度学习Deep Learning——一种实现机器学习的技术 深度学习属于神经网络的一个发展分支指的是层数很多的神经网络可以简单理解为更加高级的神经网络。把神经网络比作数学学科深度学习类似于高等数学。无人驾驶汽车属于深度学习的典型应用。Python 中可以使用 TensorFlow2 和 PyTorch库非常简单的实现深度学习中的各种算法。 人工神经网络Artificial Neural Networks是早期机器学习中的一个重要的算法历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。 例如我们可以把一幅图像切分成图像块输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作把数据传递到第三层以此类推直到最后一层然后生成结果。 每一个神经元都为它的输入分配权重这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。 我们仍以停止Stop标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎然后用神经元进行“检查”八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。 这个例子里系统可能会给出这样的结果86%可能是一个停止标志牌7%的可能是一个限速标志牌5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络它的结论是否正确。 即使是这个例子也算是比较超前了。直到前不久神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期神经网络就已经存在了但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是即使是最基本的神经网络也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。 不过还是有一些虔诚的研究团队以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表坚持研究实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用这些努力才见到成效。 我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的时不时还是很容易出错的。它最需要的就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确无论是否有雾晴天还是雨天每次都能得到正确的结果。 只有这个时候我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子或者在Facebook的应用里神经网络自学习了你妈妈的脸又或者是2012年吴恩达Andrew Ng教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。 吴教授的突破在于把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多神经元也非常多然后给系统输入海量的数据来训练网络。在吴教授这里数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习deep learning加入了“深度”deep。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。 现在经过深度学习训练的图像识别在一些场景中甚至可以比人做得更好从识别猫到辨别血液中癌症的早期成分到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法就是不断地与自己下棋反复地下永不停歇。 3.6 深度学习给人工智能以璀璨的未来 深度学习使得机器学习能够实现众多的应用并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车预防性医疗保健甚至是更好的电影推荐都近在眼前或者即将实现。 人工智能就在现在就在明天。有了深度学习人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了你有你的终结者就好了。 3.7 小结 综上人工智能就是一个产业人工智能的实现手段主要靠机器学习的各种算法。在机器学习的算法中深度学习是一个智能化程度非常高的算法。现在云计算和大数据技术的发展让神经网络和深度学习得以在实际中应用。 大数据时代数据是企业的最值钱的财富但海量的数据并非都是有价值的如何挖掘出有用的数据变成商业价值就需要机器学习算法。大数据和机器学习势必颠覆传统行业的运营方式必将驱动公司业务的发展。目前越来越多的机器学习/数据挖掘/深度学习算法被应用在电商、搜索、金融、游戏医疗等领域中的分析、挖掘、推荐上。 但懂机器学习算法的人才却少之又少物以稀为贵致使这个行业的工资奇高。 四、数学很差能学习机器学习吗 机器学习中的各种算法都是一个个的数学算式。不会高等数学、概率统计、凸优化等知识就不能搞透各个数学算式。如果想明白这些算式的来龙去脉以及如何推导出来的没有前面的数学知识做铺垫是绝对不可能的。 但是包括很多公司里需要招聘员工培养的是工程师不是科学家。我们要学习的如何使用这些算式知道算式中的变量是从哪里来的如何传入以及变量的变化会对结果有什么样的影响。这些算式已经有各种 python 库可以调用了并不需要我们去写。 除非是算法方向侧着为主的公司。打个比方吧公司是驾校培养的是司机。作为司机不需要了解汽车的内部结构。虽然了解汽车的内部结构对于成为一名优秀的司机是非常有好处的。但是市场上需要的是大量的司机而不是 4S 点的维修工。 所以数学很差也可以搞机器学习不必太担心。但是你必须得比别人花更多的努力。 肯定是希望你编程基础又强、数学功底又好啦 深入机器学习这么久如果你不是励志成为图灵我发现学好机器学习靠的不是数学功底、较强的逻辑思维而是坚韧。 五、如何称为一个数据科学家 什么叫数据科学家算法工程师和研发工程师即搞数据挖掘、机器学习、推荐系统的那群人都可以称为数据科学家。 你可以通过学习以下东西成为如果你能看到这里的话就一定程度表明你很坚韧了。 数学基础高等数学、线性代数、概率论进阶可读凸优化、离散学 编程语言基础首选PythonPython简单易懂又优雅其他C、Java、R 算法和模型理论数据分析、数据挖掘、推荐系统、机器学习、自然语言处理、图像识别 开源库工具单机Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow2、PyTorch分布式Spark 实操实践阿里巴巴大数据竞赛、Kaggle竞赛等 六、结语 希望我们都能成为“人生硬核玩家” 转载于:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11120894.html