机器学习之父 Tom Mitchell这样定义机器学习:
计算机程序从经验E中学习,解决某一任务T,进行某一性能度量P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高
定义比较抽象,我们来举一个例子
就拿XX一言举例,XX一言是一个智能聊天助手,我告诉他帮我画一个驴肉火烧,他给我画一个驴,一团火,显然不是我要的答案
这里帮我画画是任务T,结果是不是我想要的就是性能度量P,然后我可以给他踩一脚,他就从这个任务T中学会了经验E,通过经验E的积累,提高性能度量P。
2016年和2017年最具影响力的AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石和柯洁事件,其核心算法就用到强化学习算法Research (deepmind.com)。2022年第大热的ChatGPT也用到了reinforcement learning from human feedback (RLHF)。如今,强化学习正在各行各业开花结果,成为学术界和工业界追捧的热点。到底强化学习解决其中什么问题呢?一句话来说,强化学习所能解决的问题是智能决策问题,更确切地说是序贯决策问题。什么是序贯决策问题?就是需要连续不断地
ChatGPT
李富贵bilibili 2023-02-19
机器学习是一种人工智能的分支,它教会了机器如何从数据中学习和提取模式,然后根据学到的知识做出预测或决策,而无需明确地编写特定的规则。我们可以将机器学习看作是机器通过大量的数据进行训练,就像是在学习新知识一样。它通过观察数据的特征和模式,自动找到隐藏在其中的规律,并且能够根据这些规律对未知的数据做出推断。机器学习使用的主要方法是构建数学模型,这些模型通过分析数据中的特征和关系来进行学习。例如,如果我们想让机器学习区分猫和狗的图片,我们可以向机器输入很多标记有猫和狗的图片,并告诉机器哪些是猫,哪些是狗。机器通
机器学习人工智能
后期工 2023-09-02
机器学习(Machine Learning)是一种人工智能(AI)的分支领域,它使用各种算法和技术来让计算机系统从数据中学习并自动改进,以完成特定的任务或目标。机器学习的目标是让机器能够通过数据学习并改进,而无需明确地编写程序或进行人工干预。机器学习通常基于大量的数据集进行训练。数据集可以是结构化的数据,例如表格数据,也可以是非结构化的数据,例如图像、音频和文本等。在机器学习中,数据集中的每个数据点都包含特征(Feature),即数据的各个方面或属性。机器学习算法通过分析数据集中的特征,学习并发现特征之间
机器朗读 2023-05-15
机器学习定义 机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个分支,专注于使用数据和算法来模仿人类的学习方式,并随着时间的推移逐渐提高准确性。 计算机科学家和人工智能创新者 Arthur Samuel
Elasticsearch 2023-12-06
这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识,避免使用专业术语和复杂的概念,以便更好地理解和应用。 首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns 机
机器学习
努力的小雨 2024-09-13
## 1 前后端开发模式的演变 jQuery时对大部分Web项目,前端不能控制路由,要依赖后端项目的路由系统。通常,前端项目也部署在后端项目的模板里,项目执行示意图: 来表示。DisplayMetrics类中有几个与屏幕密度相关的字段: density:屏幕密度,即屏
BoomHe 2024-12-30
大模型web服务部署—open-webui 这里我们使用的是一个叫做open-webui的开源项目 目前这个项目在Github 上已经得到了比较高的star 数 这个项目提供了多种部署方式,这里我们使
刘不二 2024-12-30
也许你已经看过了 99 个 Table 组件的封装,但今天我们依然要为你介绍 第100 个 Table 组件的封装,快来看看和你之前看到的封装方式有什么不一样吧~ 先看使用方式 如上图,我们封装了一个
Hamm 2024-12-30
【LangGraph】手把手实现人类怎么和agent的交互 LangGraph 是一个使用 LLM 构建有状态、多参与者应用程序的库,用于创建代理和多代理工作流。与其他 LLM 框架相比,它具有以下核
用户149562046117 2024-12-30
在开发过程中,我们经常需要与GPT等大模型进行交互,并解析其返回的内容。传统的做法可能是手动编写正则表达式来提取所需的信息,但这种方式不仅繁琐,还容易出错。今天,我将介绍一种更优雅、更高效的方式——使
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