[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community
我们利用智能管道模型的数据的方法是
通过考察一系列的案例研究 这些案例研究构建了
我们现实生活中应用的方法基础
这是这门课程一个独特的特点
在我们第一个例子中 我们会看到如何预测房价
我们开发利用的智能
与预测那些不在市场上面销售的房子的价格有关
所以 我们即使不知道他们的价格 但是我们想通过数据来学习到这些
那什么是我们的数据呢?
在这个例子中 我们会去看别的房子
看他们的销售价格 来推断 我们所想要预测的房子的价格
除了销售价格以外
我们还将看到房子的不同特点
比如说房子有多少个卧室
多少个卫生间 面积多大 等等等等
我们机器学习的方法是
去把那些和房屋价格有关的东西 和房价结合起来
所以如果我们能够从这个模型中学习到 那些房屋特点
和售价的关系 我们就能够去预测新的房屋的价格
我们用房子不同的特点来预测售价
这种方法叫做回归
在第二个例子中 我们将要去探讨情感分析
我们会对餐厅的评价进行分析
打个比方 有人说寿司很好吃 食物很棒
但是服务特别差
我们想把这个点评
去把它分类成他是否有着正面的情感
也就是正评价 或者说是负面的情感 负评价
那我们应该怎么做呢?
我们应该去看别的点评
我们会采集评价的文本 然后对评价进行分级
为了理解内在的联系
也就是对于情感的分类的内在联系
在这个例子中
也许 我们会去分析这个文本里面 "棒呆" 这个词用了多少次
去和 "糟糕" 这个词用了多少次进行对比
通过这些点评 我们可以学习到一些决策边界
这些决策边界位于使用
正评价的词和负评价的词之间的平衡处
我们学习这些点评的方式是基于
那些评价词的分级
这种方式叫做分类模型
在我们第三个例子中 我们会去做一些文本检索工作
我们想要做的是建立一个人工智能 它能帮助我们从一篇文章中
或者一本书 或者我们阅读者的兴趣中 做出推荐
数据源是大量的我们可能推荐
的一些文章
我们在这个例子要做的是 我们首先
去寻找不同分组各类文章数据潜在的结构
也许会有一些文章是关于体育和世界新闻的
或者是娱乐 或者是科技
如果我们能找到这样的结构然后注释我们的文集
用这些标签去注释我们的文章
在做之前是没有这样的注释的 这也是我们想从数据中推出的
然后我们就能快速的做一下文件检索工作 因为
当我在阅读一些关于世界新闻的文章的时候
如果检索到另一个文章 我已经知道我该怎么搜索这个文章了
这种方法叫做聚类分析
在我们第四个例子中
我们要做的是一个很有趣的东西 那就是协同过滤
在过去十年里 在很多领域中有所影响
具体来说 我们要学习的是产品推荐
也就是你之前买了一些东西 然后试着用这些
去推荐一些你可能会有兴趣购买的产品
在这个例子中 我们去做出能够
通过理解你之前买的和你想要买的
来做出推荐的人工智能
我们会用到别的用户的购买历史 来做这个
如果可能的话 别的用户的特性
不过核心观念就是 我们将要把这些数据
安排到产品矩阵中
这个产品矩阵中 方块代表着客户真正购买的产品
所以也就是客户喜欢的产品
通过这个矩阵 我们会学习到用户的特性
和产品的特性
一旦我们学习到这些数据中用户和
产品的特性
我们可以去思考使用哪写特性可以看出 用户们的共同爱好
或者说用户们的不同的爱好
这个产品属于哪写分类? 这些都可以得出
我们在这里用的例子 也许用户是一个母亲
她的特性会和那些同样作为母亲的用户一样
然后通过这点 我们可以判断出这些产品的一些特点
这些产品属于什么分类?
比如说 婴儿产品 肯定是母亲的兴趣之一
我们会用到这个信息来制作我们的推荐系统
这种矩阵分解出
用户的特性和产品的特性
叫做矩阵分解
我们最后一个例子会看一下
视觉产品的推荐
我们的数据是 有人会去网站上输入一些东西
不是文本 而是图片
他们可能会输入一双鞋子 或者靴子
或者一双高跟 一双码头鞋 或者跑步鞋
然后他们想要的是
一双可能引起他们兴趣的鞋子
一双看上去和他们图片上鞋子很像的鞋子
他们能够通过这个智能系统来搜索然后购买
我们要做的是
通过一张图片 去找到别的相关的图片
去寻找那些好的特性 使得我们可以去找到那些相似的图片
我们从这些非常细节的特性能够得出的智能
也叫作深度学习
我们将要看到神经网络 每一层
都能提供更多的特性
从这个简单的例子来说
第一层网络肯能只会检测到那些图片有着不同的边缘
然后第二层会探测到角落
更多不同的有用的特性
当你不断地深入 到更深的层次
你会得到越复杂的特性
我们会通过机器学习研究一系列现实生活的案例研究
现实生活的问题 现实生活的解决方案
通过这些
我们可以探索到不同的方法有着不同的能力
也许使你能够发展出一种新的机器学习的方法
那些我们研究案例中不曾出现的新的机器学习技术
案例研究能够让我们扩展出
非常容易接受的方法
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