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大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例, 機器學習 Maching Learning, RL元素, 環境 (決定型環境), 1…
大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例
機器學習
Maching Learning
人工智能(Artificial Intelligence)
自然語言處理 NLP
計算機視覺CV
人臉識別
圖像處理
車牌辨識
推薦系統
監督式學習
深度學習
Deep Learning
神經網路(隱藏層數多於一)
DNN(深度神經網絡)
CNN(卷積神經網絡)
RNN(循環神經網絡)
LSTM(長短期記憶網絡)
強化學習
Reinforcement Learning
再勵學習或者評價學習
三因素
狀態
行為
1.代理執行動作與環境互動
2.代理執行動作轉移到下一狀態
3.根據執行動作得到一個+-獎勵
4.根據獎勵理解動作是好壞
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環境獎勵
正獎勵
負獎勵
深度強化學習
著重在深度學習上解決的是測類問題
一種與環境交互訓練神經網路的方法
環境
無現成數據
數據
函數擬合器
深度神經網路
非監督式學習
半監督式學習
演算法
貝葉斯分類
決策樹
線性回歸
森林模型
主成份分析
流行學習
K-MEANS聚類
非監督式分類演算法
高斯混和模型
RL元素
代理
策略函數
policy
價值函數
value function
模型
無模型
model-free
不會運用先前經驗,
把所有動作執行一次後
選擇最(好)快的方式
模型式
model-based
運用先前學習經驗更快完成任務
環境
決定型環境
隨機型環境
完全可觀察環境
部份可觀察環境
離散型環境
連續型環境
世代型與非世代型環境
單一代理與多重代理環境
1.演算法基礎
2.數據搜尋與資源分配演算法
3.路徑分析演算法
4.相似度分析演算法
5.數據分類演算法
6.數據集群演算法
7.數據預測與估算演算法
9.數據關聯規則分析演算法
10.數據推薦演算法
平台