AL123 人文社科免费专区文学 2024-06-02

ChatGPT原理与实战：大型语言模型的算法、技术和私有化_刘聪；杜振东；涂铭；沈盛宇_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书（无页码）_刘聪；杜振东；涂铭；沈盛宇

内容节选

4.1 机器学习的分类机器学习从任务类型的角度来看，可以分为有监督学习、无监督学习和强化学习。有监督学习用已标记的训练数据来训练模型，主要包括分类任务、回归任务、序列标注任务。无监督学习用未标记的训练数据来训练模型，主要包括聚类任务、降维任务。强化学习任务是从系统与环境的大量交互知识中训练模型。 4.1.1 有监督学习有监督学习是一种机器学习算法，使用带标签的数据集来训练模型，让模型能够从过去的经验中学习，并对新的未标记数据进行预测。在有监督学习中，模型的训练数据包括输入和输出变量，其中输入变量也被称为特征，输出变量也被称为标签或目标。有监督学习的目标是学习输入和输出之间的关系，以便能够对新的未标记数据进行预测。例如，在分类问题中，模型的目标是学习如何将输入数据分成不同的类别。在回归问题中，模型的目标是学习如何预测输出变量的连续值。常见的有监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等。这些算法都是基于已标记的训练数据来学习输入和输出之间的关系，并用于预测新的未标记数据。以下是一些有监督学习的例子。 ❑ 垃圾邮件过滤：我们可以使用带有标签的电子邮件数据集来训练模型，使其能够识别垃圾邮件，并将其过滤掉。 ❑ 图像分类：我们可以使用带有标签的图像数据集来训练模型，使其能够将图像分为不同的类别，例如猫、狗、汽车等。 ❑ 信用评估：我们可以使用带有标签的贷款数据集来训练模型，使其能够预测一个人是否有资格获得贷款。 ❑ 股票预测：我们可以使用带有标签的股票市场数据集来训练模型，使其能够预测股票价格的趋势。 4.1.2 无监督学习无监督学习是一种机器学习算法，它不需要带有标签的数据集，而是通过对输入数据进行聚类、降维、异常检测等操作，自动发现数据集中的潜在结构和模式。在无监督学习中，算法的目标是找到数据的内在结构或者发现数据的“规律”。与有监督学习不同，无监督学习中的训练数据不包含任何目标变量或标签。相反，它使用未标记的数据集，并尝试将数据集中的样本分成不同的组，以发现数据的潜在结构和模式。常见的无监督学习算法包括聚类算法（如K均值算法、层次聚类算法等）、降维算法（如主成分分析、因子分析等）、异常检测算法等。以下是一些无监督学习的例子。 ❑ 聚类分析：我们可以使用聚类算法对数据集中的样本进行聚类，将相似的样本归为一类。例如，对客户行为数据进行聚类，以发现具有相似购买习惯的客户群体。 ❑ 异常检测：我们可以使用异常检测算法来发现数据集中的异常值，这些异常值可能表示潜在的问题或异常行为。例如，我们可以使用异常检测算法来检测信用卡欺诈。 4.1.3 强化学习强化学习介于有监督和无监督学习之间。在强化学习中，智能体通过试错学习来最大化积累奖励或最小化消耗成本。智能体与环境的交互过程可以看作一个序列决策过程，在每个时刻，智能体会选择一个动作，然后观察环境的反馈（奖励信号），并根据这个反馈来更新其行为策略。假设你想教一个机器人玩乒乓球，你可以使用强化学习来训练这个机器人。在本例中，环境就是玩乒乓球这个场景。 ❑ 定义机器人状态和动作空间：在这个例子中，机器人的状态可能包括球的位置、速度和方向，机器人的位置和方向，以及球拍的位置和方向。机器人的动作空间可能包括机器人移动的位置、改变球拍的方向和移动球拍。 ❑ 定义奖励函数：定义奖励函数的目的是让机器人知道什么样的行为是好的，什么样的行为是不好的。在这个例子中，如果机器人成功地击打了球，让球过了网，或者成功地阻止了对手得分，就可以给机器人一些奖励。相反，如果机器人未能击球或者让球落地了，则可能会受到惩罚。 ❑ 训练机器人：在训练期间，机器人会不断地与环境交互，以尝试找到最优的击球策略。机器人的策略可能包括移动到正确的位置、调整球拍的方向和移动球拍以击打球。通过不断地实验和调整策略，机器人可以学习到最优的策略。 ❑ 测试机器人：测试机器人的表现，如果它能够成功地与人类玩家竞争或者打败计算机对手，就可以说明已经成功地训练了一个乒乓球机器人。强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如游戏、机器人控制、推荐系统等。我们需要详细解释几个强化学习的概念：环境（Environment）、智能体（Agent）、动作（Action）、状态（State）、策略（Policy）以及奖励（Reward）。 1. 环境强化学习中的“环境”指的是强化学习算法所要学习的、外部世界的一个模型，是由状态、动作、奖励以及可能的转移概率等组成的与外部世界交互的框架。举一个通俗易懂的例子：当我们在玩一个游戏时，这个游戏就可以看作强化学习中的一个环境。 2. 智能体在强化学习中，智能体是一个能够观察环境并执行动作的实体。下面列举一些形象生动的例子来帮助读者更好地理解智能体的概念。 ❑ 游戏AI......