智能算法

3 月，跳不动了？>>> 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 本次分享主要围绕以下五个方面： PAI产品简介 自定义算法上传 数加智能生态市场 AutoML2.0自动调参 AutoLearning自动学习 一、PAI产品简介与功能发展 1. PAI-Studio 在PAI的架构图中，最下层的是PAI的计算框架和数据资源。PAI可支持MaxCompute、OSS、HDFS和NAS等多种数据资源。在数据资源和多种计算框架基础之上，诞生出了PAI的最早形态：PAI-Studio——可视化建模实验平台，Studio中包括了两百多种算法，覆盖了数据预处理，特征工程，模型训练，评估预测等全链路的实验流程操作。用户可在PAI-Studio中以拖拽的方式构建实验，而无需复杂的操作。此外，PAI内置了鲲鹏计算框架，可支持百亿特征，百亿样本的超大规模矩阵训练。在最初建立过程中，PAI-Studio的定位目标为中级的算法工程师，即一个不需要很高的技术门槛就可以上手使用的算法平台。有了可视化建模Studio，PAI就可以拥有为用户提供业务支持，如构建推荐系统、金融风控、疾病预测或新闻分类等的能力。 2. PAI-EAS 然而，从Studio中算法和实验的构建，到真正成为用户可用的模型服务，其中间还存在一个gap，即如何将模型部署为在线服务。用户一般需要耗费较大的精力在此之上。为了解决这个问题

作为一种现代智能算法，蚁群算法不需要任何先验知识，最初只是随机地选择搜索路径，随着对解空间的了解，搜索更加具有规律性，并逐渐得到全局最优解。目前，蚁群算法已被成功地应用于求解旅行商问题、车辆调度问题以及指派问题等。。。 求解TSP： %% 第22章 蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化 %% 清空环境变量 clear all clc %% 导入数据 load citys_data.mat %% 计算城市间相互距离 n = size(citys,1); D = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n if i ~= j D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2)); else D(i,j) = 1e-4; end end end %% 初始化参数 m = 50; % 蚂蚁数量 alpha = 1; % 信息素重要程度因子 beta = 5; % 启发函数重要程度因子 rho = 0.1; % 信息素挥发因子 Q = 1; % 常系数 Eta = 1./D; % 启发函数 Tau = ones(n,n); % 信息素矩阵 Table = zeros(m,n); % 路径记录表 iter = 1; % 迭代次数初值 iter_max = 200; % 最大迭代次数 Route_best =

遗传算法 遗传算法是模拟自然界生物进化机制进行迭代优化的算法. 它通过模拟"适者生存, 优胜劣汰" 的法则, 在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决办法. 文章目录 遗传算法 1. 基本原理 1.1 选择 1.2 交叉 1.3 变异 1.4 终止条件 2. 程序设计 1. 基本原理 在遗传算法中, 通过编码组成初始群体后, 遗传操作的任务就是通过对群体中的每个个体进行适应度评评估进而进行筛选, 从而实现"优胜劣汰"的"进化"过程. 从优化搜索的角度而言, 遗传操作可使问题的解一代代地优化, 从而逼近最优解. 遗传算法包含三个基本遗传算子(genetic operator): 选择, 交叉和变异. 需要注意的是, 虽然个体遗传算子的操作都是在随机扰动的情况下进行的, 但这种随机化操作和传统的随机搜索方法存在差别: 遗传操作所进行的是高效有向的搜索. 遗传操作的效果和上述三个遗传算子所取的操作概率, 编码方法, 群体大小, 初始群体和适应度函数的设定密切相关. 1.1 选择 我们称"从群体中选择优胜的个体, 淘汰劣质的个体"的操作为 选择 . 选择算子又称再生算子. 选择操作建立在群体中个体的适应度评估之上. 目前常用的选择算子有: 适应度比例法 , 随机遍历抽样法 , 局部选择法 . 轮盘赌选择法 是最简单最常用的选择法. 在该方法中,

前言： 游戏世界里，NPC的运动，行走需要寻路，而寻路的实现算法，便是AStart算法，也成为A*算法。 A*： 从一个点A到另一个点B，利用深度优先搜索（即不断从一个点到下一个点），结合贪心思想（选择局部的最优解，不考虑整体性），再给搜索方向赋予优先级（A指向B的方向为最优方向）以此方向为最优先搜索方向，这就是A*算法。 最近时间不是很够，有时间再写完~ 参考资料: https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/9231511.html 来源： CSDN 作者： PresleyGo 链接： https://blog.csdn.net/PresleyGo/article/details/104043917

**导读：**随着“数据中台”的提出和成功实践，各企业纷纷在“大中台，小前台”的共识下启动了自己的中台化进程，以数据中台、技术中台、业务中台为代表的一系列技术，极大增强了业务的敏捷性，提高了组织效能。同时随着智能技术的发展，AI应用在业务研发中的占比逐渐升高，但AI模型训练的复杂性导致其开发慢、效率低，严重影响了业务的灵活性。 针对这种情况，能否基于中台化思想对业务中AI研发工作进行专门支持，提供对智能需求的迅速实现和灵活试错功能，从而提升企业智能创新能力？AI中台的构建和实施又该如何进行？ 文章大纲： AI 中台的提出 AI 中台的目标和定义 AI 中台的实施路线 实例分析 - 智能投顾机器人为例 总结 Q&A 以下内容为分享实录。 1 AI中台的提出 1.1 中台战略的兴起 自从中台战略被提出并得到成功实施后，业界反响强烈，国内各家企业纷纷启动了自己的中台化进程。尤其是对于在战略中处于核心地位的数据中台建设，各方都有自己的解读和心得。 但总体来看，业界形成了对中台战略的一些共识，即主张“大中台、小前台”，通过构建中台，沉淀共享服务，提高服务重用率，打破“烟囱式”、“项目制”系统之间的集成和协作壁垒，降低前台业务的试错成本，赋予业务快速创新能力，最终提升企业的组织效能。 无论是在金融、在线交易、资讯、医疗还是教育行业，业界对中台战略的研讨包括企业日常活动中的各个环节，例如业务中台

人工智能、机器学习及深度学习的起源和发展 发展时间线 第一阶段：人工智能起步期 1956—1980s 1956达特茅斯会议标志AI诞生 1957神经网络Perceptron被罗森布拉特发明 1970受限于计算能力，进入第一个寒冬 第二阶段：专家系统推广 1980s—1990s 1980 XCON专家系统出现，每年节约4000万美元 1986 BP ，Geoffrey Hinton提出了前馈算法，一个通过对输入数据按照重要进行排序的精准神经网络。 1989 卷积，Yann LeCun写了另外一篇旷世之作，描述了卷积神经网络。这些发现突破了计算机难以解决的问题，譬如从一张照片中找到一只猫。 1990——1991 人工智能计算机DARPA没能实现，政府投入缩减，进入第二次低谷 1997 IBM的DeepBlue战胜国际象棋冠军 1997 Schmidhuber发明了长短期记忆网络（LSTM） 第三阶段：深度学习 2000s—至今 2006 Hinton提出“深度学习”的神经网络 2011 苹果的Siri问世，技术上不断创新 2012 Google无人驾驶汽车上路（2009年宣布） 2012年，计算机视觉界顶级比赛ILSVRC中，多伦多大学Hinton团队所提出的深度卷积神经网络结构AlexNet一鸣惊人，同时也拉开了深度卷积神经网络在计算机视觉领域广泛应用的序幕。成功原因 大量数据，

基本的教学优化算法基本概念 基于“教与学”的优化算法是模拟以班级为单位的学习方式，班级中的学员水平的提高需要教师的教来引导。同时学员之间需要相互学习来促进知识的吸收。其中，教师和学员相当于进化算法中的个体，而教师是适应度最好的个体之一。每个学员的某一刻相当于一个决策变量。 TLBO算法步骤 初始化班级。班级中每个学员在搜索空间中随机生成。 教阶段，每个学员根据老师和学员的平均值之间的差异进行学习。学习的方法及时找教师和学生平均值之间的差异性，采用如下的方式实现“教”的过程： X n e w i = X o l d i + d i f f e r e n c e , d i f f r e n c e = r i ∗ ( X t e a c h e r − T F i ∗ m e a n ) X_{new}^i=X_{old}^i+difference,diffrence=r_i*(X_{teacher}-TF_i*mean) X n e w i ​ = X o l d i ​ + d i f f e r e n c e , d i f f r e n c e = r i ​ ∗ ( X t e a c h e r ​ − T F i ​ ∗ m e a n ) ,其中 T F i = r o u n d ( 1 + r a n d ( 0 , 1 ) ) TF_i=round(1

一、多步决策问题和网格迷宫 上一篇文章里讨论多臂赌机问题是单步最优决策问题的对应模型。而在这之后，则可以考虑离散的多步决策问题。离散的多步决策问题，对应的典型问题模型则是网格迷宫(Grid World)。 前文中，ε-greedy策略，softmax策略的原理及其特点得到了讨论。而这些策略，可以看作智能体应对某一状态时选择动作的方式。策略应用的前提，则是智能体对于动作的优劣有着某种估计（无论正确与否）。 当策略应用到多步决策问题上时，如果想要令同样的策略产生作用并选择动作，就需要对系统所处的每一个状态以及对应动作的优劣进行估计。状态价值函数 V(x) (state value function)以及状态-动作价值函数Q(x,a) (state-action value function)也就应运而生了。 图1 Windy Grid World 网格迷宫问题可以描述为智能主体在一个类似棋盘的离散网格空间中学习到达目标点的最优策略的问题。在普通的网格中增加一些变化，添加影响小球运动的风速，即得到Windy Grid World，如图一。智能体在该情况下的移动，受到时不变的风速影响。 状态价值函数与动作-状态价值函数之间的关系可以用Bellman方程得到，具体可参看[1]或者浙江大学的机器学习MOOC。而在算法的具体实现上，往往仅仅需要动作-状态价值函数，即Q函数。 总的思路是

原文链接： https://cloud.tencent.com/developer/article/1568874 点击观看大咖分享 据《中国ICT人才生态白皮书》研究分析，2018年底，我国人工智能人才缺口已突破100万，到2020年，这一数字将攀升到226万。但全球367所具有人工智能研究方向的高校每年在该领域毕业的学生仅约2万人，远远不能满足市场需求。 人才缺口大，腾讯云发布超新星AI人才培养计划，深耕高校教育生态。作为该计划中唯一的机器学习平台，腾讯云智能钛TI-ONE走进高校课堂，受到了老师和同学们的喜爱。 无论您是AI出入门者，还是AI专家，在 智能钛机器学习平台TI-ONE 上，都能找到适合您的建模方式。 本次 腾讯云大学大咖分享 课程邀请 余祖坤 腾讯云高级产品经理 分享关于“腾讯云机器学习平台TI-ONE”课程的内容。开启云上机器学习建模之旅，与智能钛TI-ONE来一场浪漫的邂逅吧！ 本次分享主要包括三个部分： TI-ONE产品架构；TI-ONE产品特性；使用TI-ONE搭建模型。 1.TI-ONE产品架构 1.1机器学习概述 机器学习通过学习输入的数据来构建模型，以对未来的新输入信息做出预测或识别。 机器学习就好比烧饭，将大米（数据）放入电饭煲（机器学习），选择不同的烹煮模式（不同的算法），最后得到米饭或者粥（不同的模型）。 目前，机器学习已经拥有广泛的应用场景

基本原理 涡流搜索算法（Vortex Search，VS）是最近提出的一种新型元启发式单解优化算法，涡流算法灵感源自搅动液体产生的涡流现象，该方法通过使用一种自适应步长调整方案的的搜索行为模拟涡流现象，具有操作简单和搜索能力强的突出优点。可以不必遍历搜索空间所有参数点便可找到全局最优解。 涡流搜索算法 涡流搜索算法通过使用一种自适应步长调整方案的搜索行为模拟涡流现象。在初始阶段，算法提供高效的搜索行为，而当算法收敛到局部解附近时，则开始进一步的局部开发，是当前解朝着最优解逐步逼近。涡流算法搜索能力强，操作简单，不需要设置过多的参数，只需要考虑迭代次数、候选解集大小，及搜索空间上下界等参数。 生成初始解：初始的搜索中心 μ 0 \mu_0 μ 0 ​ 可用下式生成 μ 0 = L u p p e r + L l o w e r 2 \mu_0=\frac{L_{upper}+L_{lower}}{2} μ 0 ​ = 2 L u p p e r ​ + L l o w e r ​ ​ 其中 L u p p e r , L l o w e r L_{upper},L_{lower} L u p p e r ​ , L l o w e r ​ 都是d维向量，分别代表d维搜索空间的上届和下届。 生成候选解：在涡流算法中，临近解集 C t ( s ) C_t(s) C t ​ ( s )