机器学习 小样本,
摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习 小样本的问题，于是小编就整理了1个相关介绍机器学习 小样本的解答，让我们一起看看吧。现在ai很火，但是，说到底还是机器... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习 小样本的问题，于是小编就整理了1个相关介绍机器学习 小样本的解答，让我们一起看看吧。
现在ai很火，但是，说到底还是机器学习，样本足够多就行。未来突破在哪？
1.统计学习发展已经有相当长历史，但需要大量的手动特征工程，数据科学家们需要对数据本身有很深的理解。
2.深度学习相比统计学习的主要优点是可以自动抽取特征，主要得益于海量数据和计算力。在非结构化数据（图像，文本，音频，视频等）上的表现远超统计学习。
3.强化学习+深度学习一度被认为是实现通用人工智能的方法，由深度学习负责看和听，强化学习负责决策，但近两年深度强化学习研究进展缓慢，只在棋类，***和游戏上表现较好，如alph***o等。
4.从仿生学的角度去做通用人工智能是另外一个比较热的研究方向，突破依赖神经科学的发展。
5.一些物理学家从耗散理论和自组织的角度研究智能的起源和本质，也被认为是实现通用人工智能的可能方向。
但是，主流人工智能就是这种情况。 DL或FL正在提取ML的最后一滴。基于概率和统计的大数据学习方法，对数据质量与结论的外部有效性之间的矛盾进行了匹配。
另一个无人值守的通用人工智能（***I，而不是AI）现在正在风起云涌，它有可能在未来50年内主导技术开发模型并改变人类社会。现在已经取得了很大的进步，它仍然需要改进和应用。 （不幸的是，真正了解的人并不多，知道商品的人也很少。找到愿意合作的人更加困难。）因此，对于***I而言，这不是not头，而是突破。基于此，对于世界的三个基本奥秘：宇宙的起源，人类的起源和意识的起源，最后一个难题是在***I级别上直接回答的。
--------对于主要科幻小说的问题，我直接给出--------
1.在网络上提到的人工智能是主流人工智能（AI），也就是说，实际问题是通过预设算法加非预设数据（通常是图像识别和语音处理）解决的。我从事非主流研究，即通用人工智能（***I），该研究旨在创建一个能够思考，具有情感和意识的软件人。
2，AI需要掌握数据分析的基本方法，需要具有一定概率的统计依据和开发能力。深度学习和强化学习非常热门，可以使用许多现成的框架。所谓的从零开始的AI是让您使用这些框架运行示例。但是问题在于，其中大多数只是学习问题。如果您想了解原理，让我们看看李航的书。
到此，以上就是小编对于机器学习 小样本的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习 小样本的1点解答对大家有用。
