機(jī)器學(xué)習(xí)及其挑戰(zhàn)-資料下載頁
【導(dǎo)讀】機(jī)器學(xué)習(xí)及其挑戰(zhàn)。南京大學(xué)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。機(jī)器學(xué)習(xí)角色的轉(zhuǎn)變。隨著該領(lǐng)域的發(fā)展，主要做智能數(shù)據(jù)分析。美國航空航天局JPL實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家在《Science》。的整個(gè)過程正起到越來越大的支持作用，……在今后的若干年內(nèi)將取得穩(wěn)定而快速的發(fā)展。訪問模式及其表現(xiàn)、以往。這是一個(gè)典型的預(yù)測(cè)。支持向量機(jī)k近鄰。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向量機(jī)。計(jì)算機(jī)科學(xué)在過去十年中發(fā)展極為迅速，今后會(huì)快。美國、歐洲各國都投入了大量人力物力。已有一些研究成果進(jìn)入產(chǎn)品。機(jī)器學(xué)習(xí)起源于人工智能對(duì)人類學(xué)習(xí)能力。的追求，上一階段的研究幾乎完全局限在?，F(xiàn)階段對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究可能不應(yīng)再過多地?？赡軕?yīng)該把機(jī)器學(xué)習(xí)真正當(dāng)成一種支持技術(shù)。學(xué)科對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的需求，找出其中具有共。性的、必須解決的問題，并進(jìn)而著手研究。我們暫且把這種視角下的機(jī)器學(xué)習(xí)稱為：。在達(dá)到較低的總錯(cuò)誤率的基礎(chǔ)上，突破性進(jìn)展，都可能成為。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要貢獻(xiàn)
【正文】 共性問題： 在絕大多數(shù)領(lǐng)域中都會(huì)遇到“壞”數(shù)據(jù)，有時(shí)甚至只有“壞”數(shù)據(jù) 例子：海軍艦隊(duì) Web “壞”數(shù)據(jù) —— 大量噪音、屬性缺失、不一致、 …… 傳統(tǒng)的“壞”數(shù)據(jù)處理方式 — “扔掉” “ 壞 ” 數(shù)據(jù)一點(diǎn)用也沒有嗎 ？ 第四個(gè)挑戰(zhàn)問題： 今后 10年 能否 “ 數(shù)據(jù)通吃 ” ？ 如何 “ 吃 ” ？ 挑戰(zhàn)問題 (4)：數(shù)據(jù)利用能力（續(xù)） 挑戰(zhàn)問題 (5)：代價(jià)敏感 目前的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) — 降低錯(cuò)誤率 “ 錯(cuò)誤 ” 是沒有區(qū)別的嗎 ？ 把 “ 好 ” 當(dāng)成 “ 壞 ” 把 “ 壞 ” 當(dāng)成 “ 好 ” 共性問題： 大多數(shù)領(lǐng)域中的錯(cuò)誤代價(jià)都不一樣 例子：入侵檢測(cè) 癌癥診斷 一樣嗎？ 第五個(gè)挑戰(zhàn)問題： 今后 10年 能否 “ 趨利避害 ” ？ 在達(dá)到較低的總錯(cuò)誤率的基礎(chǔ)上 ， 如何 “ 趨 ” 、 如何 “ 避 ” ？ 挑戰(zhàn)問題 (5)：代價(jià)敏感（續(xù)） 挑戰(zhàn)問題 ： …… More …… 在任何一個(gè)挑戰(zhàn)問題上取得突破性進(jìn)展 ， 都可能成為對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要貢獻(xiàn) 謝謝！ 恭請(qǐng)各位專家 批評(píng)指正！
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