深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树分类器是一个强大的机器学习模型,理论上它可以添加尽可能多的节点来解决任何非线性分类问题。在二维空间中,无论实际边界有多复杂,总是可以通过添加更多的水平和垂直线来近似。同样的原理也适用于n维空间,我们可以添加越来越多的超平面来模拟边界。但是这种强大的模型有一个显著的缺点:过拟合。过拟合发生在机器...
人工智能的原理是什么?
算法将原始数据转化为您每天可以使用的见解。人工智能程序中使用的流行算法包括:线性回归。根据输入和输出的数学关系进行预测。决策树。基于数据属性的模型决策。K-均值聚类。创建数据集群并找到每个集群的中心以根据输入识别模式。这些算法的工作原理是获取您输入的数据并将其输入到算法中。您提供的高质量数据越多,...
究竟如何在咨询项目中,使用金字塔原理?
金字塔原理是一种出色的方法,可用于在一个项目或解决问题活动的生命周期中的两个不同阶段构建一个人的思维。它可以在项目末期使用,加强说服力,在你得到答案后,进行演示来说服观众并说明你的建议的有效性。我们将在本书后面谈这一点。让我们先来看看金字塔原理是如何在项目初期应用的,在你得到答案之前,它用于发现定...
入门必读!写给初学者的人工智能简史!
它基于规则运作,既不理解对方的内容,也不知道自己在说什么。但即便如此,它还是在当时引起了轰动。ELIZA可以说是现在Siri、小爱同学等问答交互工具的鼻祖。魏泽鲍姆(坐者)正在与ELIZA对话再来看看联结主义。联结主义,强调模仿人脑的工作原理,建立神经元之间的联结模型,以此实现人工神经运算。大家可能会有点激动。没...
脑机接口上的“AI 仪表盘”,让普通人也能读懂
(3)基于类激活图的方法,包括显著图、GradCAM等,通过突出显示输入的哪些部分对模型的决策最重要来提供直观的解释;(4)使用注意力、自定义过滤器或权重的可视化技术;(5)其他技术,如LIME、基于树的t分布随机邻域嵌入(t-SNE)、遮挡敏感度分析、模糊规则解释等,这些方法提供了一种定制化的方式来解释模型的工作机...
关于当前涉人工智能几个法律问题的思考
逻辑决策树的决策过程是确定的,因此从理论上讲,每一步决策都可以追溯到人工智能研发设计者事先所作的决策(www.e993.com)2024年9月15日。目前,符号型人工智能的典型代表包括专家系统、知识图谱、知识工程以及数据库等,具体的应用领域包括互联网广告行业的计算广告、搜索平台的点击率预估、金融行业的风险控制等。
追随特斯拉,理想汽车也搞“端到端”|钛度车库
与端到端主要靠数据驱动不同,传统方法主要靠规则和算法驱动,即结合规则基础的方法(如规则引擎、决策树)和机器学习算法,通过各个模块的协作来完成自动驾驶任务。以上是实现自动驾驶方法论中端到端和传统方法在底层设计上的不同之处。它们在实现自动驾驶的处理方式上也显著不同。端到端自动驾驶直接将传感器数据(如...
特斯拉,要跟华为开战了?
最后在决策树中选取了最佳路径后,系统会得出图片左侧显示的“可行域凸空间走廊”。在这条可通行区域里,大模型会结合全交互拓扑编码,以及再一次叠加人类价值偏好数据,最终生成右图中最优的行驶轨迹。上面这一段文字可能有些烧脑,但这已经是笔者用最简单平实的语言,结合蔚来的技术方案给各位阐释出的PNC路径。这时可能...
Chat GPT:版本回顾、技术分析与未来方向
常见算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、梯度提升机(GBM)、神经网络等。无监督学习(UnsupervisedLearning)定义:无监督学习处理没有标签的数据。算法的目的是发现数据中的内在结构或模式,例如聚类、降维或异常检测。应用场景:社交网络分析、市场细分、客户行为分析、图像分割等。常见算法...
ChatGPT如何「思考」?心理学和神经科学破解AI大模型,Nature发文
标准方法包括,例如,突出显示图像中导致算法将其标记为猫的部分,或者让软件构建一个简单的「决策树」来近似人工智能的行为。例如,这有助于说明为什么人工智能建议假释囚犯或提出特定的医疗诊断。这些深入黑匣子的努力已经取得了一些成功,但XAI仍然是一项正在进行的工作。