ChatGPT 在机器学习中的应用
一、介绍
大家都知道ChatGPT。它在解释机器学习和深度学习概念方面也非常高效,至少到 2021 年是这样。在这篇文章中,我想展示它的人工智能知识。我们来测试一下吧🔥
请记住,以下信息只是LLM生成的信息,可能完全不正确。
二、热门榜单
在本节中,我将测试各个领域中机器学习最常见、最有价值、最高效实体的 ChatGPT 知识。
2.1 前 5 名机器学习科学家
提供对人工智能发展影响最大的 5 位最有价值的机器学习科学家及其相关研究的列表。将信息格式化为表格 Markdown 格式,包含以下列:[“姓名”、“对 AI 的贡献”、“大学”、“AI 领域最有价值的出版物”]。
姓名 | 对人工智能的贡献 | 大学 | 人工智能领域最有价值的出版物 |
---|---|---|---|
杰弗里·辛顿 | 深度学习先驱,创建反向传播算法 | 多伦多大学 | 《深度学习》教科书《使用深度卷积神经网络进行ImageNet分类》 |
严乐存 | 卷积神经网络的发明者 | 纽约大学 | “图像、语音和时间序列的卷积网络” |
约书亚·本吉奥 | 深度学习先驱,开发了早期神经语言模型 | 蒙特利尔大学 | 《深度学习》教材《神经概率语言模型》 |
吴恩达 | 谷歌大脑创始人,开发热门在线课程“机器学习” | 斯坦福大学 | 《深度学习》教科书《使用深度卷积神经网络进行ImageNet分类》 |
李飞飞 | 斯坦福人工智能实验室主任,开发ImageNet数据集 | 斯坦福大学 | “ImageNet:大规模分层图像数据库” |
2.2 计算机视觉损失函数的前 5 种
提供深度学习中计算机视觉中最常用的 5 个损失函数及其规范的列表。将表格中的信息格式化为Markdown格式,以下列:“Name”为损失函数的名称;“输入”带有值,即函数的输入及其解释;“输出”包含值(函数的输入)及其解释。使用 LaTeX 作为“输入”和“输出”列。
Name | Input | Output |
---|---|---|
Mean Squared Error (MSE) | 预测值和真实值对 | - 预测值和真实值之间的均 方误差 |
Binary Cross-Entropy Loss | - 预测标签和真实标签对 ,此时 | - 给定真实标签的预测标签的负对数似然 |
Categorical Cross-Entropy Loss | - 预测标签和真实标签对,其中 (one-hot encoding) | - 给定真实标签的每个类别的预测概率的负对数似然 |
Kullback-Leibler (KL) Divergence | p - 真实分布,q - 预测分布 | - 预测分布与真实分布的偏差程度的度量 |
Hinge Loss | - 预测标签和真实标签对,这里 | - 预测值和真实值之间距离的平均值,仅考虑具有预测误差的样本 |
Top 5 Machine Learning Optimization Algorithms
2.3 前 5 名机器学习优化算法
提供训练数据科学模型的 8 种最有效技术的列表,例如梯度下降、进化算法等。此外,还提供其规范。将Markdown格式表中的信息格式化,以下列:“Name”为算法名称;“算法”用两句话描述算法,“优点”用算法的优点;算法的“缺点”。
姓名 | 算法 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|---|
梯度下降 | 沿损失函数负梯度方向更新模型参数的迭代优化算法 | 高效且应用广泛,可处理大型数据集 | 对学习率敏感,可能陷入局部最优 |
进化算法(EA) | 受自然选择启发的基于群体的优化算法,通常应用于离散参数空间 | 可以找到全局最优值,可以处理噪声和不可微函数,对于特征选择很有用 | 计算成本昂贵,需要大量人口规模和较长的训练时间,对超参数可能敏感 |
粒子群优化 (PSO) | 基于群体的优化算法,受到鸟群和鱼群集体行为的启发,通常应用于连续参数空间 | 可以找到全局最优值并处理不可微函数,计算效率高,可以处理约束和多目标优化 | 高维空间探索有限,可能陷入局部最优,对超参数敏感 |
贝叶斯优化 (BO) | 基于序列模型的优化算法,使用概率代理模型来选择下一个要评估的点 | 高效使用评估,可以处理噪声和不可微函数,可以处理约束和多目标优化 | 计算成本高,需要良好的代理模型,对超参数敏感 |
强化学习(RL) | 学习范例,其中代理与环境交互并学习采取最大化奖励信号的行动 | 可以学习复杂任务的最佳策略并处理部分可观察性和延迟奖励 | 样本可能效率低下并且需要大量训练集,可能会出现不稳定和不收敛的情况 |
2.4 深度学习最难的算法
深度学习最难的算法是什么?提供一个解释,它是如何工作的。提供技术细节。提供原始出版物的参考。
深度学习中最难的算法是神经图灵机(NTM),它将神经网络与可读写的存储库结合起来,使其能够学习算法并执行需要大量内存的任务。NTM 是由 Graves 等人提出的。在论文“神经图灵机”(2014)[1]中。NTM 的架构由一个控制器神经网络组成,该网络使用读写头与外部存储器矩阵进行交互。控制器网络将查询向量作为输入并生成读取和写入密钥,这些密钥用于对存储器矩阵进行寻址。然后,读取头和写入头根据键读取和写入内存矩阵,读取头输出读取向量,该读取向量与查询向量连接以产生最终输出。
NTM 使用随时间反向传播 (BPTT) 进行训练,可用于执行复制和排序序列等任务、学习执行二进制加法和乘法等算法,甚至玩简单的游戏。NTM 有潜力彻底改变人工智能领域,让机器能够学习算法并执行使用标准神经网络很难或不可能执行的任务。
[1] Graves, A.、Wayne, G. 和 Danihelka, I. (2014)。神经图灵机。arXiv 预印本 arXiv:1410.5401。
三、算法解释
让我们要求提供一些算法的解释。
3.1 亚当
解释 Adam 梯度下降优化算法的工作原理。使用乳胶。将解释分成 3 个句子。使用数学公式。
Adam 是一种自适应学习率优化算法,可计算不同参数的个体自适应学习率。它计算梯度的第二原始矩的运行估计,并使用估计的一阶矩和二阶矩的组合来更新参数。该算法结合了Adagrad和RMSprop的优点,可以用以下方程表示:
在这里和 是梯度的一阶矩和二阶矩, 和是经过偏差校正的时刻估计, 是当前的参数集, 是时刻t的梯度 ,α 是学习率,β1 和β2 是第一和第二矩估计的指数衰减率,并且ε 是为了数值稳定性而添加到分母上的一个小值。
3.2 变压器
解释出版物“Attention Is All You Need”中的 Transformer 算法如何工作。使用乳胶。使用数学公式。绘制 ASCII 图解释注意矩阵的键、查询和管道中的值乘法。
Transformer 是一种基于注意力的神经网络架构,用于各种自然语言处理 (NLP) 任务。Vaswani 等人在论文《Attention Is All You Need》中介绍了这一点。(2017)。Transformer模型由编码器和解码器组成,两者均由自注意力层和前馈层组成。
自注意力用于通过对序列中所有标记的嵌入进行加权求和来计算输入序列中每个标记的输出,其中权重是通过根据序列中的所有标记的相关性来计算的到当前令牌。查询之间的注意力权重 和一把钥匙 使用其嵌入的点积计算,按嵌入维数的平方根缩放,然后通过 softmax 函数:
注意( Q ,K, V )分别是查询矩阵、键矩阵和值矩阵时;是keys的维度;然后将得到的注意力矩阵乘以值矩阵V以获得最终的输出。
在 Transformer 中,自注意力机制以多头方式使用,其中输入嵌入被投影到多个子空间,并且注意力在每个子空间中独立应用,从而使模型能够关注输入的不同方面。每个注意力头的输出被连接并投影回原始维度。
这是注意力机制的 ASCII 图:
<span style="color:#111111"><span style="background-color:#fdfdfd"><span style="background-color:#eeeeff"><span style="background-color:#eeeeff"><code> Q K V| | |v v v
+-----+-----+ +-----+-----+ +-----+-----+
| q1 | ... | | k1 | ... | | v1 | ... |
+-----+-----+ +-----+-----+ +-----+-----+| | |+-----------+-----------+|attention|v
+-------------------------------+
| output token |
+-------------------------------+`
</code></span></span></span></span>
3.4 GPT-3
解释 GPT-3 算法的工作原理。提供深度学习技术细节。使用乳胶。使用数学公式。将解释放入 5 个句子中。突出显示最重要的信息。提供 APA 风格的原始出版物。
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)是OpenAI开发的语言生成模型,利用深度学习技术生成类人自然语言。该模型在大量不同文本数据集上进行训练,以学习语言模式,并针对特定的自然语言处理任务进行微调。
GPT-3的架构基于具有1750亿个参数的Transformer模型,这使得它能够生成低错误率的高质量文本。该模型使用无监督学习来生成连贯且上下文相关的语言。
GPT-3 的独特功能之一是它能够执行广泛的自然语言处理任务,例如语言翻译、摘要和问答,而不需要特定于任务的训练数据。
该模型结合使用了注意力机制和概率语言模型,前者使其能够专注于输入文本的相关部分,后者根据学习到的语言模式分布生成输出文本。
根据布朗等人的说法。(2020) 中,GPT-3 在多个自然语言处理基准上的性能在许多情况下超过了最先进的水平,证明了其架构和训练方法的有效性。
参考:
Brown, TB、Mann, B.、Ryder, N.、Subbiah, M.、Kaplan, J.、Dhariwal, P....和 Amodei, D. (2020)。语言模型是小样本学习者。arXiv 预印本 arXiv:2005.14165。
四、比较架构
ChatGPT 应该比较不同的深度学习架构,并解释它们相对于模型的先前版本的差异或演变。
4.1 YOLO v1 到 v5 比较
创建 Markdown 表,其中包含“Architecture”、“Changes”列,其中将 YOLO v1、v2、v3、v4 和 v5 与之前的版本进行相应比较。
建筑学 | 变化 |
---|---|
YOLO v1 | - 采用单尺度检测方法的基本架构 - 基于 Darknet 的主干网 - 不使用锚框 - 仅限于检测 20 个类别 |
YOLO v2 | - 引入锚框来处理多个尺度 - 添加批量归一化以提高收敛性 - 将卷积层替换为残差块 - 增加卷积层的数量 - 检测图现在在多个锚框之间共享 - 实现更高的精度,可以检测 80 个类别 |
YOLO v3 | - 进一步增加了卷积层的数量并添加了跳跃连接 - 使用特征金字塔合并多个尺度 - 引入了三个检测头来捕获不同的尺度和纵横比 - 训练和网络正则化方面的改进 - 实现了最先进的对象精度检测任务 |
YOLO v4 | - 利用 CSPDarknet53 和 SPP 块等多项高级功能 - 引入了 Mish 激活功能 - 使用空间注意力和上下文聚合模块 - 引入了跨阶段部分网络 (CSPNet) - 比 YOLOv3 更准确、更快 |
YOLO v5 | - 引入了使用 FCOS 进行无锚物体检测 - 比以前的版本更小、更快 - 使用 BiFPN 融合多个尺度的特征 - 实施了新的损失函数和后处理方法 - 实现了与 YOLOv4 相当的精度,同时速度显着加快 |
4.2 梯度下降路线图
提供梯度下降优化算法的开发路线图,如SGD、Adam、AdamW等。制作一个Markdown表格,其中“Name”列为算法名称;随刊《Publication》,以APA风格呈现了该算法;以及该算法所做的改进的“贡献”。按发布时间升序对行进行排序。
姓名 | 出版物 | 贡献 |
---|---|---|
梯度下降 | 阿拉巴马州柯西 (1847)。“同时求解系统的通用方法”。巴黎科学院会议 25:536–538。 | 经典优化算法,根据损失函数相对于参数的梯度来更新模型参数。 |
随机梯度下降 (SGD) | 罗宾斯,H.,&蒙罗,S.(1951)。“随机逼近法”。《数理统计年鉴》22 (3):400–407。 | 通过计算单个示例的梯度来优化模型,使其比标准梯度下降算法更快。 |
阿达格勒 | Duchi, J.、Hazan, E. 和 Singer, Y. (2011)。“在线学习和随机优化的自适应次梯度方法”。机器学习研究杂志,12:2121-2159。 | 使学习率适应参数,使频繁的参数获得较小的学习率,而不频繁的参数获得较高的学习率。 |
阿达德尔塔 | 蔡勒,医学博士(2012)。“ADADELTA:一种自适应学习率方法”。arXiv 预印本 arXiv:1212.5701。 | 计算自适应学习率,其中考虑了平方梯度的移动平均值。 |
均方根螺旋桨 | 蒂勒曼,T. 和辛顿,G. (2012)。“讲座 6.5-rmsprop:将梯度除以其最近幅度的运行平均值”。课程:机器学习神经网络 4:2-4。 | 根据梯度平方的移动平均值调整学习率,通过先前梯度的均方根对梯度进行归一化。 |
亚当 | Kingma, DP 和 Ba, J. (2015)。“Adam:一种随机优化方法”。arXiv 预印本 arXiv:1412.6980。 | 计算每个参数的自适应学习率,同时考虑梯度的一阶矩和二阶矩,从而实现更快的收敛和更好的泛化性能。 |
那达慕 | 多扎特,T.(2016)。“将涅斯特洛夫动力融入亚当”。ICLR 研讨会。 | 为 Adam 添加 Nesterov 动量,从而在鞍点的情况下实现更快的收敛。 |
亚当·W | Loshchilov, I. 和 Hutter, F. (2017)。“修复 Adam 中的权重衰减正则化”。arXiv 预印本 arXiv:1711.05101。 | 修复了 Adam 中的权重衰减问题,从而获得更好的泛化性能。 |
拉达姆 | 刘L.、江华、何鹏、陈文、刘X.、高J.、韩J. (2019)。“关于自适应学习率的方差及其他”。arXiv 预印本 arXiv:1908.03265。 | 纠正 Adam 中自适应学习率的方差,从而获得更好的泛化性能。 |
4.3 计算机视觉路线图
从 LeNet 开始,制定计算机视觉架构的开发路线图。制作一个 Markdown 表,其中包含以下列:“名称”,以及架构的名称;随刊《Publication》,以APA风格呈现了该算法;以及该架构所做的改进的“贡献”。按发布时间升序对行进行排序。
姓名 | 出版物 | 贡献 |
---|---|---|
乐网 | LeCun, Y.、Bottou, L.、Bengio, Y. 和 Haffner, P. (1998)。基于梯度的学习应用于文档识别。IEEE 会议录,86(11), 2278-2324。 | 第一个成功用于手写数字识别的卷积神经网络 (CNN) 之一。 |
亚历克斯网 | Krizhevsky, A.、Sutskever, I. 和 Hinton, GE (2012)。使用深度卷积神经网络进行 Imagenet 分类。神经信息处理系统的进展(第 1097-1105 页)。 | 第一个赢得 ImageNet 大规模视觉识别竞赛 (ILSVRC) 的 CNN。引入具有更深更广网络、ReLU 激活函数和 dropout 正则化的新架构。 |
VGG网络 | 西蒙扬,K.,&齐瑟曼,A.(2014)。用于大规模图像识别的非常深的卷积网络。arXiv 预印本 arXiv:1409.1556。 | 更深层次的架构,最多 19 层,全部带有小型卷积滤波器。该架构为 ImageNet 树立了新的基准。 |
盗梦空间 v1 | Szegedy, C.、Liu, W.、Jia, Y.、Sermanet, P.、Reed, S.、Anguelov, D., … & Rabinovich, A. (2015)。更深入地了解卷积。IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集(第 1-9 页)。 | 引入 inception 模块,该模块由具有不同滤波器大小和池化操作的多个并行卷积层组成。该模块提高了准确性,同时保持了较低的参数数量。 |
残差网络 | 何凯、张旭、任胜、孙洁 (2016)。用于图像识别的深度残差学习。IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集(第 770-778 页)。 | 引入残差连接,通过解决梯度消失问题来允许更深的架构。该架构在 ImageNet 上树立了新的最先进水平。 |
盗梦空间 v3 | Szegedy, C.、Vanhoucke, V.、Ioffe, S.、Shlens, J. 和 Wojna, Z. (2016)。重新思考计算机视觉的初始架构。IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集(第 2818-2826 页)。 | 进一步开发 inception 模块,引入因式分解 7x7 卷积,并添加批量归一化。该架构在 ImageNet 上树立了新的最先进水平。 |
Xception | 乔莱,F.(2017)。Xception:具有深度可分离卷积的深度学习。IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集(第 1251-1258 页)。 | 引入深度可分离卷积,将空间卷积和通道卷积分开,减少参数数量,同时提高准确性。该架构在 ImageNet 上树立了新的最先进水平。 |
高效网络 | Tan, M. 和 Le, QV (2019)。Efficientnet:重新思考卷积神经网络的模型扩展。国际机器学习会议(第 6105-6114 页)。 | 提出一种复合缩放方法,统一缩放网络的深度、宽度和分辨率。该架构在 ImageNet 上树立了新的最先进水平,同时比以前的架构具有更高的计算效率。 |
4.4 自然语言处理路线图
制定 NLP 架构的开发路线图。制作一个 Markdown 表,其中包含以下列:“名称”,以及架构的名称;随刊《Publication》,以APA风格呈现了该算法;以及该架构所做的改进的“贡献”。按发布时间升序对行进行排序。
姓名 | 出版物 | 贡献 |
---|---|---|
隐马尔可夫模型 (HMM) | 拉宾纳,LR (1989) | 引入了用于预测未知变量序列的统计模型。 |
循环神经网络 (RNN) | 埃尔曼,JL (1990) | 引入了能够通过使用反馈连接处理顺序数据的神经网络架构。 |
长短期记忆 (LSTM) | Hochreiter, S. 和 Schmidhuber, J. (1997) | 通过引入记忆单元和门控机制改进了 RNN,从而可以更好地处理长期依赖性。 |
卷积神经网络 (CNN) | LeCun, Y.、Bottou, L.、Bengio, Y. 和 Haffner, P. (1998) | 引入了一种能够从输入数据的局部区域提取特征的架构,从而实现平移不变性。 |
CBOW | Mikolov, T.、Chen, K.、Corrado, G. 和 Dean, J. (2013)。向量空间中单词表示的有效估计。 | 提出了一种简单的神经网络架构,用于计算单词的连续分布式表示,该架构计算效率高,适合大规模 NLP 任务。 |
跳语法 | Mikolov, T.、Chen, K.、Corrado, G. 和 Dean, J. (2013)。向量空间中单词表示的有效估计。 | 提出了一种简单的神经网络架构,用于计算单词的连续分布式表示,该架构计算效率高,适合大规模 NLP 任务。 |
格鲁乌 | Cho, K.、van Merrienboer, B.、Gulcehre, C.、Bahdanau, D.、Bougares, F.、Schwenk, H. 和 Bengio, Y. (2014)。使用 RNN 编码器-解码器学习短语表示以进行统计机器翻译。 | 提出了门控循环单元(GRU),它是 LSTM 架构的一种变体,参数更少,更容易训练,同时仍然能够对长期依赖关系进行建模。 |
变压器 | Vaswani, A.、Shazeer, N.、Parmar, N.、Uszkoreit, J.、Jones, L.、Gomez, AN, … & Polosukhin, I. (2017) | 引入了仅基于自注意力的模型,该模型在许多 NLP 任务中取得了 state-of-the-art 的结果。 |
伯特 | Devlin, J.、Chang, MW、Lee, K. 和 Toutanova, K. (2018) | 推出了基于 Transformer 架构的模型,该模型在大型语料库上进行预训练,然后对下游 NLP 任务进行微调,在其中许多任务中取得了最先进的结果。 |
GPT-2 | Radford, A.、Wu, J.、Child, R.、Luan, D.、Amodei, D. 和 Sutskever, I. (2019) | 推出了基于 Transformer 的模型,该模型在海量语料库上进行了预训练,该模型在文本及其他方面展示了令人印象深刻的生成能力。 |
T5 | Raffel, C.、Shazeer, N.、Roberts, A.、Lee, K.、Narang, S.、Matena, M.... & Liu, PJ (2019) | 推出了一种能够通过单一训练目标执行各种 NLP 任务的模型,并在多个基准测试中取得了最先进的结果。 |
GPT-3 | Brown, TB、Mann, B.、Ryder, N.、Subbiah, M.、Kaplan, J.、Dhariwal, P....和 Amodei, D. (2020)。语言模型是小样本学习者。 | 提出了 GPT-3 模型,它是 GPT-2 的大规模版本,拥有 1750 亿个参数,并展示了令人印象深刻的少样本学习能力,这意味着它 |
4.5 时间序列路线图
制定时间序列模型开发路线图。制作一个 Markdown 表,其中包含以下列:“名称”,以及模型的名称;《出版物》以出版物的形式,以APA的风格呈现了这个模型;和“贡献”以及该模型所做的改进。按发布时间升序对行进行排序。
姓名 | 出版物 | 贡献 |
---|---|---|
ARMA | Box,GEP,詹金斯,总经理(1970 年)。时间序列分析:预测和控制。旧金山:霍顿日。 | 引入了ARMA模型,该模型结合了AR(自回归)和MA(移动平均)模型,广泛用于预测平稳时间序列数据。 |
阿里玛 | Box,GEP,詹金斯,总经理 (1976)。时间序列分析:预测和控制。旧金山:霍顿日。 | 通过引入积分组件扩展了ARMA模型,使模型能够处理非平稳时间序列数据。 |
伽马奇 | 博勒斯列夫,T. (1986)。广义自回归条件异方差。计量经济学杂志,31, 307–327。 | 引入了 GARCH 模型,该模型可以通过将自回归和移动平均分量与时变方差相结合来对金融时间序列数据中常见的波动性聚类进行建模。 |
长短期记忆网络 | Hochreiter, S. 和 Schmidhuber, J. (1997)。长短期记忆。神经计算,9(8),1735–1780。 | 引入了 LSTM 架构,它是一种循环神经网络,可以通过合并可以随时间存储和检索信息的记忆单元来学习时间序列数据中的长期依赖性。 |
格鲁乌 | Cho, K.、Van Merrienboer, B.、Bahdanau, D. 和 Bengio, Y. (2014)。关于神经机器翻译的特性:编码器-解码器方法。arXiv 预印本 arXiv:1409.1259。 | 引入了 GRU 架构,这是另一种类型的循环神经网络,可以学习时间序列数据中的长期依赖性,但参数比 LSTM 少。 |
波网 | van den Oord, A.、Dieleman, S.、Zen, H.、Simonyan, K.、Vinyals, O.、Graves, A. 等人。(2016)。WaveNet:原始音频的生成模型。arXiv 预印本 arXiv:1609.03499。 | 引入了 WaveNet 架构,它是一种自回归模型,可以通过使用一堆扩张的因果卷积层预测波形中的下一个样本来生成高质量的音频。 |
TCN | Bai, S.、Kolter, JZ 和 Koltun, V. (2018)。用于序列建模的通用卷积和循环网络的实证评估。arXiv 预印本 arXiv:1803.01271。 | 引入了 TCN 架构,它是一种卷积神经网络,可以通过扩张因果卷积学习时间序列数据中的长期依赖性,在多个序列建模任务中实现最先进的性能。 |
变压器 | Vaswani, A.、Shazeer, N.、Parmar, N.、Uszkoreit, J.、Jones, L.、Gomez, AN 等人。(2017)。您所需要的就是关注。arXiv 预印本 arXiv:1706.03762。 | 推出了 Transformer 架构,这是一种基于自注意力的模型,可以通过计算所有时间步之间的注意力权重来捕获时间序列数据中的全局依赖关系,在多个 NLP 任务和时间序列预测中实现最先进的性能。 |
五、个人发展
在本节中,我将向 ChatGPT 询问一些关于如何发展成为机器学习领域专家的建议。
5.1 如何成为人工智能专家
作为机器学习的初学者,为我制定一个路线图,说明如何将自己发展成为机器学习领域的专家。
- 学习数学基础知识,特别是微积分、线性代数和概率论。
- 熟悉 Python 和 R 等编程语言,因为它们广泛用于机器学习。
- 了解基本的机器学习概念,例如监督学习和无监督学习、过度拟合、欠拟合和偏差方差权衡。
- 通过获取数据预处理、特征工程和数据可视化方面的技能,学习如何处理数据。
- 掌握核心机器学习算法,例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机 (SVM)。
- 获取深度学习和神经网络的知识,包括反向传播、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络等概念。
- 了解机器学习的高级技术,例如集成方法、聚类、强化学习和生成模型。
- 练习现实世界的项目和挑战,以获得实践经验并提高您的技能。
- 通过阅读研究论文、参加会议和关注该领域的专家,了解机器学习的最新研究和趋势。
- 考虑攻读机器学习学位或认证课程,例如数据科学硕士学位或机器学习工程师认证。
请记住,将自己培养成机器学习专家需要时间、努力和持续学习。坚持不懈地学习和实践以实现您的目标。
5.2 整理人工智能知识
如何有效记住无数不同的机器学习和深度学习算法?提供如何构建信息、哪些工具可以帮助组织知识以及如何快速查找信息。
为了有效地记住不同的机器学习和深度学习算法,采用结构化方法来组织信息非常重要。一种方法是创建一套全面的注释,其中包括:
- 算法简单描述
- 使用的数学公式和方程
- 算法的优缺点
- 使用该算法的真实世界示例
Evernote、OneNote 或 Google Keep 等工具可以帮助您整理笔记,并让您轻松快速地搜索特定算法。这些工具允许您为不同的主题创建不同的笔记本或部分,并轻松向笔记添加标签以帮助您以后找到它们。
记住算法的另一种有效方法是创建抽认卡。一侧写下算法名称,另一侧写下关键细节。使用这些抽认卡定期测验自己。
定期查看笔记并练习实施算法也很重要。参加在线课程或寻找编码挑战可以帮助您巩固对算法的理解并提高在现实场景中应用它们的能力。此外,加入在线社区或参加与机器学习相关的聚会可以让您有机会与也对该主题感兴趣的其他人进行讨论和学习。
5.3 如何通过初级机器学习工程师的面试
我怎样才能成功通过初级机器学习工程师职位的面试?
要成功通过初级机器学习工程师职位的面试,以下是一些提示:
-
温习基础知识:全面掌握数学、统计学和编程的基础知识,因为这些是机器学习的基石。
-
练习编码:用您最熟悉的语言练习编码练习、算法和数据结构。熟悉 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等库和框架。
-
了解机器学习算法:熟悉不同的机器学习算法,例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。
-
了解深度学习:熟悉卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等深度学习技术。
-
了解数据准备:熟悉准备数据的技术,例如特征缩放、标准化和one-hot 编码。
-
了解评估指标:熟悉准确率、精确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线等评估指标。
-
能够解释您的思维过程:在面试过程中,能够解释您的思维过程以及解决特定问题所采取的方法。
-
熟悉常见的机器学习挑战:熟悉常见的挑战,例如过度拟合、欠拟合、偏差-方差权衡和正则化。
-
练习沟通:练习沟通技巧,因为您需要向非技术利益相关者解释复杂的概念。
-
使用资源:使用在线课程、书籍和开源项目等资源来扩展您的知识。
通过遵循这些提示并定期练习,您可以增加成功通过初级机器学习工程师职位面试的机会。
六、结论
ChatGPT 可以记住广泛的机器学习、数据科学和深度学习方法。如果您需要快速回忆某些信息,它可能非常有用。
由于 ChatGPT 经常遗漏信息、不准确地输入日期和常量值以及其他错误,因此我不建议使用它来研究任何新主题。
ChatGPT 是一个很好的工具,可用于扩展您的信息、继续您的工作、检查具体细节或进行高级研究。它可以有效地比较几种著名的算法,创建路线图,并快速且可能正确地提出新的想法。
七、致谢
感谢 ChatGPT 团队创建了这个出色的工具并帮助其他人加速我们的研究和开发!
感谢您阅读机器学习 ChatGPT 上的这篇文章!我希望您发现这些信息内容丰富且有用。如果您有任何问题或反馈,请随时在下面发表评论或通过网站页脚中的任何沟通渠道直接与我联系。另外,请务必查看我的博客,了解有关机器学习和深度学习的更多精彩内容。
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UG NX二次开发(C++)-CAM-根据刀具对程序组进行重新分组
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 1、前言2、在UG NX中创建一个三维模型3、在UG NX/CAM中创建多个加工程序4、采用UG NX二次开发(NXOpen)实现按照刀具分组程序组4.2 创建UI Styler4.1 实现逻辑4.2 生成的代码如下:4.3 测试效果4.…...
Unity如何实现TreeView
前言 最近有一个需求,需要实现一个TreeView的试图显示,开始我一直觉得这么通用的结构,肯定有现成的UI组件或者插件可以使用,结果,找了好久,都没有找到合适的插件,有两个效果差强人意。 最后在回家的路上突然灵光一闪,想到了一种简单的实现方式,什么插件都不用,仅使用…...
Android widget 小部件使用指南强化版
Android widget 小部件使用指南强化版 一、简单UI的小部件二、含集合的小部件三、可配置的小部件四、可控制的小部件五、Android 12 Widget 更新 小部件是主屏幕定制的一个重要方面。您可以将它们视为应用程序最重要的数据和功能的“概览”视图,这些数据和功能可以直…...
Linux下C语言操作网卡的几个代码实例?特别实用
前面写了一篇关于网络相关的文章:如何获取当前可用网口。 《简简单单教你如何用C语言列举当前所有网口!》 那么如何使用C语言直接操作网口? 比如读写IP地址、读写MAC地址等。 一、原理 主要通过系统用socket()、ioctl()、实现 int sock…...
noip2011选择旅馆
1.审题:第一个人与第二个人入住的旅馆要求是同色的; 两个人去消费的旅馆并没有要求与入住的旅馆是同色的(这点要小心) 2.要求记录以下数据: 1)a[color]表示当前同为颜色color的旅馆数 2)b[co…...
vue造轮子完整指南--npm组件包开发步骤
一、项目包文件的创建和初始化。 1. 新建项目包。 vue create <Project Name> //用于发布npm包的项目文件名 ps:一般选择自定义,然后不需要Vuex和Router,其他选项按自己实际情况选择安装即可。 2.修改原始src文件名、新增组件项目存放文件和修改…...
28 drf-Vue个人向总结-1
文章目录 前后端分离开发展示项目项补充知识开发问题浏览器解决跨域问题 drf 小tips设置资源root目录使用自定义的user表设置资源路径media数据库补充删除表中数据单页面与多页面模式过滤多层自关联后端提交的数据到底是什么jwt token登录设置普通的 token 原理使用流程解析 jw…...
线性代数(七) 矩阵分析
前言 从性线变换我们得出,矩阵和函数是密不可分的。如何用函数的思维来分析矩阵。 矩阵的序列 通过这个定义我们就定义了矩阵序列的收敛性。 研究矩阵序列收敛性的常用方法,是用《常见向量范数和矩阵范数》来研究矩阵序列的极限。 长度是范数的一个特…...
myArm 全新七轴桌面型机械臂
引言 在不断演进的科技世界中,我们始终追求创新和卓越,以满足客户的需求并超越他们的期望。今天,我们很高兴地宣布我们的最新产品——myArm 300 Pi,一款七轴的桌面型机械臂。这款产品的独特之处在于其灵活性和可编程性,…...
tomcat乱码解决
解决乱码 1、修改bin\catalina.bat配置文件 修改tomcat的配置文件,找到tomcat路径下的\bin目录下的catalina.bat文件,修改 set “JAVA_OPTS%JAVA_OPTS% %JSSE_OPTS% -Dfile.encodingUTF-8 -Dsun.jnu.encodingUTF-8 ” 2、修改conf\logging.properties配置…...
【Linux】详解线程第三篇——线程同步和生产消费者模型
线程同步和生消模型 前言正式开始再次用黄牛抢票来讲解线程同步的思想通过条件变量来实现线程同步条件变量接口介绍初始化和销毁pthread_cond_waitsignal和broadcast 生产消费者模型三种关系用基本工程师思维再次理解基于生产消费者模型的阻塞队列版本一版本二多生多消 利用RAI…...
k8s 安装
文章目录 k8s 客户端安装k8s集群minikubekindkubeadm 验证 k8s 客户端 用于连接k8s集群,建议下载1.23.x的版本,其他的版本本地运行可能会有莫名其妙的报错 https://dl.k8s.io/release/v1.23.16/bin/linux/amd64/kubectl 安装k8s集群 minikube Minik…...
红队打靶:THE PLANETS: MERCURY打靶思路详解(vulnhub)
目录 写在开头 第一步:主机发现和端口扫描 第二步:Web渗透 第三步:获取初步立足点并搜集信息 第四步:软连接劫持sudo提权 总结与思考 写在开头 本篇博客在自己的理解之上根据大佬红队笔记的视频进行打靶,详述了…...
【网络协议】IP
当连接多个异构的局域网形成强烈需求时,用户不满足于仅在一个局域网内进行通信,他们希望通过更高一层协议最终实现异构网络之间的连接。既然需要通过更高一层的协议将多个局域网进行互联,那么这个协议就必须为不同的局域网环境定义统一的寻址…...
Python 布尔类型
布尔值表示两个值之一:True(真)或False(假)。 布尔值 在编程中,您经常需要知道一个表达式是否为True或False。 您可以在Python中评估任何表达式,并获得两个答案之一:True或False。…...
iOS设备管理器iMazing比iTunes好用吗?有哪些优势
虽然 iTunes 是 Apple 官方指定的 iPhone 数据备份和管理工具,但是一直以来 iTunes 卡顿的使用体验和过慢的备份过程为不少人诟病。如果大家也被 iTunes 体验不佳的备份和管理功能所困扰,那么简单易用、功能强大的iMazing 能为你解决这个问题。 iMazing…...
Opengl之深度测试
在坐标系统小节中,我们渲染了一个3D箱子,并且运用了深度缓冲(Depth Buffer)来防止被阻挡的面渲染到其它面的前面。在这一节中,我们将会更加深入地讨论这些储存在深度缓冲(或z缓冲(z-buffer))中的深度值(Depth Value),以及它们是如何确定一个片段是处于其它片段后方的。 …...
利用ICG-NH2/Amine进行DNA标记1686147-55-6星戈瑞
ICG-NH2(吲哚菁绿胺)可以用于DNA标记,这种标记方法通常涉及到DNA上的胺基反应基团和ICG-NH2之间的化学反应。以下是一种常见的方法,用于利用ICG-NH2标记DNA分子: 步骤: 1.准备目标DNA:你需要准…...
Pyecharts数据可视化
Pyecharts数据可视化 1、Pyecharts模块2、柱状图3、折线图4、饼图5、散点图6、图表合并7、词云8、地图 1、Pyecharts模块 ECharts是百度提供的基于JavaScript的开源可视化库,主要用于Web端数据可视化 Echarts是通过JS实现的,Pyecharts则可以使用Python来…...
集合-List集合
系列文章目录 1.集合-Collection-CSDN博客 2.集合-List集合-CSDN博客 文章目录 目录 系列文章目录 文章目录 前言 一 . 什么是List? 二 . List集合的特点 三 . 常用方法 1.void add(int index, E element): 将指定的元素插入到列表的指定位置。 2.E remove(int in…...
vuex的使用
1 vuex的使用 1 vuex的使用 store/index.js -在Vue中实现集中式状态(数据)管理的一个Vue插件,对vue应用中多个组件的共享状态进行集中式 的管理(读/写),也是一种组件间通信的方式,且适用于任意…...
raw图片处理软件:DxO PhotoLab 6 mac中文版支持相机格式
DxO PhotoLab 6 mac是一款专业的RAW图片处理软件,适用于Mac操作系统。它具有先进的图像处理技术和直观易用的界面,可帮助用户轻松地将RAW格式的照片转换为高质量的JPEG或TIFF图像。 DxO PhotoLab 6支持多种相机品牌的RAW格式,包括佳能、尼康、…...
ReactPortals传送门
ReactPortals传送门 React Portals提供了一种将子节点渲染到父组件以外的DOM节点的解决方案,即允许将JSX作为children渲染至DOM的不同部分,最常见用例是子组件需要从视觉上脱离父容器,例如对话框、浮动工具栏、提示信息等。 描述 <div&…...
【GDB】 command 命令
GDB command 命令 语法 command 命令是一个很好用的调试命令,它配合断点使用,可以在指定的断点执行预先设置的命令 其语法为:command bread_id,这样会提示你输入你要执行的命令,以 end 结束。这个 bread_id 就是用 …...
网站ico在后台哪里找到/让百度收录自己的网站
可以简单的这样理解:一个公司比喻成一台服务器,数据库是这个公司中的一个部门。 1.SID:一个数据库可以有多个实例(如RAC),SID是用来标识这个数据库内部每个实例的名字, 就好像一个部门里,每个人…...
网站左侧qq客服代码/苏州网站制作推广
首先说明一下,本人并没做过智能音箱类结构,至于为什么会写有关智能音箱相关的内容,主要原因是想通过自己总结下智能音箱类硬件结构的共性点以及注意点,以便日后能用得上,在写本篇之前,本人也拆解过自己的音…...
网站建设公司怎么选/外贸网站搭建推广
【当当、京东、天猫、亚马逊、新华书店等均有销售】目 录第一部分:线程并发基础第1章 概念部分 11.1 CPU核心数、线程数 (主流cpu。线程数的大体情况说一下) 11.2 CPU时间片轮转机制 21.3 什么是进程和什么是线程 41.4 进程和线程的比較 51.5 什么是并…...
上海市政府网站建设与对策分析/比较好的网络优化公司
前言 从刚接触前端开发起,跨域这个词就一直以很高的频率在身边重复出现,一直到现在,已经调试过N个跨域相关的问题了,16年时也整理过一篇相关文章,但是感觉还是差了点什么,于是现在重新梳理了一下。 个人见识…...
安庆商务网站建设/百度推广服务费一年多少钱
我在编写客户端 - 服务器应用程序。我有C和Klient中简单内存游戏的游戏服务器。我正在Eclipse中进行开发(一个用于Eclipse的C,一个用于Eclipse的Eclipse)。我使用tpc套接字解决客户端和服务器之间的通信。让我们在服务器上进行基本的操作连接 - 在一种情况下&#x…...
茂名网站建设教/在线seo关键词排名优化
公司2个大楼用单模光纤连接,一个大楼用cisco设备,一个大楼用h3c设备。 都买得sfp 单模光模块,1310波长, 10公里的。但插上模块连接跳线后,接口都不亮。 说明没起来,双方强制双工和速率。h3c 命令接口下&…...