第一章 机器学习革命
学习算法入门
为何商业拥护机器学习
给科学方法增压
10亿个比尔·克林顿
学习算法与国家安全
我们将走向何方
第二章 终极算法
来自神经科学的论证
来自进化论的论证
来自物理学的论证
来自统计学的论证
来自计算机科学的论证
机器学习算法与知识工程师
天鹅咬了机器人
终极算法是狐狸,还是刺猬
我们正面临什么危机
新的万有理论
未达标准的终极算法候选项
机器学习的五大学派
第三章 符号学派:休谟的归纳问题
约不约
“天下没有免费的午餐”定理
对知识泵进行预设
如何征服世界
在无知与幻觉之间
你能信任的准确度
归纳是逆向的演绎
掌握治愈癌症的方法
20问游戏
符号学派
你能信任的准确度
归纳是逆向的演绎
掌握治愈癌症的方法
20问游戏
符号学派
第四章 联结学派:大脑如何学习
感知器的兴盛与衰亡
物理学家用玻璃制作大脑
世界上最重要的曲线
达尔文的算法
探索:利用困境
程序的适者生存法则
统治世界的定理
所有模型都是错的,但有些却有用
从《尤金·奥涅金》到Siri
所有东西都有关联,但不是直接关联
推理问题
掌握贝叶斯学派的方法
马尔可夫权衡证据
逻辑与概率:一对不幸的组合
第七章 类推学派:像什么就是什么
性有何用
先天与后天
谁学得最快,谁就会赢
第六章 贝叶斯学派:在贝叶斯教堂里
攀登超空间里的高峰
感知器的复仇
一个完整的细胞模型
大脑的更深处
第五章 进化学派:自然的学习算法
完美另一半
维数灾难
空中蛇灾
爬上梯子
起床啦
第八章 无师自通
物以类聚,人以群分
发现数据的形状
拥护享乐主义的机器人
熟能生巧
学会关联
第九章 解开迷惑
万里挑一
终极算法之城
马尔科夫逻辑网络
从休谟到你的家用机器人
行星尺度机器学习
医生马上来看你
第十章 建立在机器学习之上的世界
性、谎言和机器学习
数码镜子
充满模型的社会
分享与否?方式、地点如何?
神经网络抢了我的工作
战争不属于人类
谷歌+终极算法=天网?
进化的第二部分
后记
你也许不知道,但机器学习就在你身边。当你把查询信息输入搜索引擎时,它确定该向你显示哪些搜索结果(包括显示哪些广告)。当你打开邮箱时,大部分垃圾邮件你无法看到,因为计算机已经把这些垃圾邮件过滤了。登录亚马逊网站购买一本书,或登录网飞(Netflix)公司网站观看视频,机器学习系统会推荐一些你可能喜欢的产品。脸书(Facebook)利用机器学习决定该向你展示哪些更新,推特(Twitter)也同样会决定显示哪些文章。你使用计算机的任何时候,都有可能涉及机器学习。
传统上认为,让计算机完成某件事情的唯一方法(从把两个数相加到驾驶飞机),就是非常详细地记录某个算法并解释其如何运行。但机器学习算法就不一样:通过从数据中推断,它们自己会弄明白做事方法。掌握的数据越多,它们的工作就越顺利。现在我们不用给计算机编程,它们自己给自己编程。
机器学习不仅存在于网络空间,它还存在于你每天的生活中:从你醒来到入睡,每时每刻无所不在。
早上7点你的收音机闹钟响起,播放的是你之前从未听过的歌曲,但你的确很喜欢这首歌。Pandora电台(可免费根据你的喜好播放歌曲)的优势在于,根据你听的音乐,电台掌握了你的品位,就像你自己的radio jock账号一样。这些歌曲本身可能借助机器学习来播放。接下来你吃早餐,阅读早报。早报在几个小时前印好,利用学习算法,印刷过程经过仔细调整,以免报纸出现折痕。你房间的温度刚刚好,电费明显少了很多,因为你安装了Nest智能温控器。
你开车去上班,车持续调整燃油喷射和排气再循环,以达到最佳的油耗。你利用一个交通预报系统(Inrix)来缩短高峰时段上下班的时间,这当然能减缓你的压力。上班时,机器学习帮你克服信息超载。你利用数据立方体来汇总大量数据,从每个角度观察该立方体,获取最有用的信息。你要决定是采用布局方案A,还是采用布局方案B,以便为网站带来更多的业务。网络学习系统会尝试两种布局方案,并给予反馈。你得对潜在供应商的网站进行调查,但网站的语言是外语。没关系,谷歌会自动为你翻译。E–mail会自动分类并归入相应的文件夹,只把最重要的信息留在邮箱里,非常方便。文字处理软件帮你查找语法和拼写错误。你为即将到来的行程查找到一个航班,但决定推迟购买机票,因为必应旅行(BingTravel)预测票价很快会下降。也许你没有意识到以上这些,要不是机器学习帮助你,你可能要马不停蹄地亲自做很多事情。
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