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江門自動化控制系統(tǒng)在集成機器學習會有哪些挑戰(zhàn)

2020-01-14 1198

  在考慮這個問題前,需求先解釋一下機器學習的工作原理。機器學習從運用現有數據進行練習的非參數模型開始。練習數據被送入到未經練習或經過部分練習的模型中,然后經過計算來確認是否與期望的成果有差錯。依據設定的數學規(guī)矩更改模型的參數可以最大限度地削減差錯。機器學習中的練習進程適當于一個差錯最小化進程,因此在設置模型參數時,會讓模型可以盡可能精確地仿制練習數據。根底模型也可以預測未包含在練習數據中的輸入數據,也就是說,模型可以泛化。機器學習的技巧在于挑選滿足雜亂但不會過大的模型,模型僅運用少數練習數據就可以在整個相關輸入數據范圍內實現杰出的概況。

  將機器學習集成到自動化控制系統(tǒng)中所面臨的關鍵技術應戰(zhàn)有如下幾點:

江門自動化控制系統(tǒng)

  – 數據科學家有必要可以拜訪開放式接口(例如關于數據采集、練習和布置),以確??绮煌蚣艿幕ゲ僮餍?/p>

  – 機器學習有必要滿足簡單,無需專業(yè)知識即可運用:換句話說,解決方案有必要可以與現有的軟件架構整合

  – 很多機器學習方法實質上并不精確,應該區(qū)別對待。關于不適合的解決方案,有必要對其進行修改或直接放棄。這樣可以確保用戶練習好的算法是牢靠的

  – 所使用的練習方法需求適當穩(wěn)健,即使在有少數噪聲數據的情況下依然可以運轉

  – 透明度和可展現性對很多企業(yè)來說都至關重要。他們的要求越雜亂,正確理解所運用的算法就越重要。在這個范疇,科研活動還有很長的一段路要走

  文章源自:江門自動化控制系統(tǒng)         http://pingpin.com.cn/


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