机器学习和神经网络 - 页 9

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第 10 讲 - 聊天机器人/结束语

斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 10 讲 - 聊天机器人/结束语

该视频涵盖了与使用深度学习构建聊天机器人相关的各种主题。讲师讨论了自然语言处理、信息检索和强化学习作为构建聊天机器人的方法。强调了上下文、意图分类、时隙标记和联合训练的重要性。该讲座还涵盖了自动生成数据以训练聊天机器人、评估其性能以及为它们构建上下文管理系统的方法。讲师鼓励学生利用他们的技能从事有意义的项目并提升整个人类。最后，他感谢学生们的辛勤工作，并鼓励他们继续使用 AI 改变世界。

• 00:00:00 在本节中，演讲者介绍了一个案例研究，介绍如何构建聊天机器人来帮助学生注册课程或查找信息。演讲者强调，聊天机器人是一个重要的工业主题，并且一直难以构建，学术界帮助改进了它们。为这个限制区域构建的聊天机器人假定学生只会要求查找有关课程的信息或注册课程。演讲者鼓励听众结对分组，并得出可用于实现此类聊天机器人的方法的想法。一些建议的方法包括使用 RNN 和迁移学习来处理自然语言和从预定义存储中检索信息。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频讨论了如何在聊天机器人中使用强化学习来帮助做出有关响应的决策。演讲者之间的对话强调了上下文的重要性，以及对话的结果并不总是在每一步都如此。强化学习可以帮助学习聊天机器人的策略，给定状态可以告诉我们下一步要采取什么行动。还介绍了会话助手中常用的词汇，包括话语、意图和槽，以及单轮和多轮对话的讨论。该视频以关于训练模型检测意图所需的网络和数据集类型的头脑风暴会议结束。
  
  
• 00:10:00 在本节中，讲师讨论了使用过滤器来检测聊天机器人中用户输入背后的意图，在预期用户输入始终编码为少量单词的情况下，这可能比递归神经网络更好.讲师建议使用卷积或循环序列分类器来检测时隙，这些时隙可以识别聊天机器人需要检索以帮助用户的特定信息，例如航班预订聊天机器人的出发和到达时间。讲师强调了以某种格式标记和编码数据以识别用户输入中的插槽的重要性。
  
  
• 00:15:00 在本节中，讲师讨论了聊天机器人联合训练的可能性。他建议使用一个既可以进行意图分类又可以进行时隙标记的网络，并且该网络将由两个不同的损失函数进行监督。讲师还提到联合训练两个网络通常是有帮助的，因为它允许两个网络学习相同类型的特征。此外，他还介绍了获取聊天机器人数据的不同方法，例如使用 Mechanical Turk 手动收集注释数据，使用人工聊天辅助服务输入数据，以及通过替换日期、课程、季度和其他标签自动生成一些数据。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了自动生成用于训练聊天机器人的数据的方法，例如使用日期、课程和其他标签的数据集，并用这些数据填充用户话语中的空位。他们还建议使用词性标注器和命名实体识别模型来自动标记和标记数据集。此外，演讲者还强调了同时拥有自动生成和手动标记数据以防止过度拟合的重要性。最后，演讲者演示了聊天机器人如何识别用户意图并填充槽位以完成任务，例如在课堂上注册学生，即使在最初的话语中没有提供所有必要的信息。
  
  
• 00:25:00 在本节中，视频解释了使用内存网络为聊天机器人构建上下文管理系统的过程。该系统涉及在存储中记录所有用户的历史话语，通过词嵌入和 RNN 使用句子编码将其与他们当前的话语进行比较。然后使用内积 softmax 计算注意力向量，为聊天机器人提供一系列权重以确定每个记忆与当前话语的相关程度。然后通过插槽堆叠序列运行最终输出向量，其中标记器可以确定所需功能的缺失插槽，例如在班级注册学生。
  
  
• 00:30:00 在本节中，讲师讨论了会话助手的局限性以及如何克服这些局限性。一种方法是使用知识图谱，可以识别用户的意图并通过图谱来确定需要填充的槽。讲师解释说，知识图谱在工业中用于处理多个意图及其对应的槽。最后，讲座讨论了如何评估聊天机器人的性能，讲师引用了一篇描述如何使用 Mechanical Turk 评估聊天机器人响应的研究论文。
  
  
• 00:35:00 在讲座的这一部分，教授讨论了如何通过用户意见和平均意见得分实验来对聊天机器人的响应进行评分，以及如何相互评估聊天机器人。讲座继续讨论创建语音助手所需的要求，包括语音转文本和文本转语音系统，并建议感兴趣的学生进一步阅读该主题。最后，教授就课程项目中应包含的内容提供了建议，例如彻底解释项目期间做出的决策、报告超参数调整以及将代码提交到 GitHub 以供助教私人审查。
  
  
• 00:40:00 在这一部分，演讲者鼓励学生如果他们的项目没有达到他们的期望，不要气馁。他们强调，如果他们没有在每项任务上都击败最先进的技术，那也没关系，并提醒学生报告他们的结果，解释为什么它不起作用并提供参考。他们还提到附录可以用于额外的页面，并且将根据他们的三分钟项目推介和助教的两分钟问题对它们进行评分。最后，他们鼓励学生探索大学的其他课程，例如计算机视觉和深度生成模型，并强调斯坦福大学的学生可以通过他们的工作改变世界。
  
  
• 00:45:00 在本节中，Andrew Ng 讨论了如何应用机器学习来解决社会中重要且有意义的问题。他举了一些例子，例如咖啡豆烘焙的优化和诊断 X 射线的应用程序的开发，这可以大大改善放射科服务匮乏地区的可及性。他鼓励学生利用他们在课堂上学到的独特技能来从事最重要的项目，从改善医疗保健到应对气候变化和全球教育。 Ng 认为，有意义的项目数量超过了精通深度学习的人数，所有学生都有机会改变世界。
  
  
• 00:50:00 在视频的这一部分，演讲者分享了一个关于驾驶拖拉机的故事，并鼓励听众在从事有意义的工作的同时享受乐趣。他建议，虽然许多毕业生可能会继续从事科技行业的工作，但他们不应忽视软件行业以外尚未开发的 AI 机会。他敦促学生们利用他们的技能来提升整个人类，为营利性和非营利性工作，并影响政府。最后，他感谢学生们在课堂上的辛勤付出，并希望他们能利用自己独特的 AI 技能去做有意义的工作，帮助其他人。

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机器学习完整课程的第 1/2 部分 - 学习机器学习 10 小时 |机器学习教程 |埃杜雷卡

为了您的方便，我们提供了一个大致的时间表，然后是每个部分的详细时间表。您可以直接转到正确的时刻，以适合您的方式观看，不错过任何内容。

1. 00:00:00 - 01:00:00 这个关于机器学习的视频教程首先解释了人工智能、机器学习和深度学习之间的区别，重点是机器学习如何通过从数据集中提取模式来工作。解释了机器学习的各种类别，包括监督学习、非监督学习和强化学习，以及它们在银行、医疗保健和零售等不同领域的用例。深度学习也被介绍为一种特定类型的机器学习，它依赖人工神经网络来学习复杂的函数映射。本教程还介绍了如何将 Anaconda Navigator 与 Jupyter notebook 结合使用，并演示了如何使用 Iris 数据集创建不同的机器学习模型。
2. 01:00:00 - 02:00:00 这部分涵盖了一系列主题，包括探索性数据分析、创建验证数据集、构建模型、基本统计、抽样技术、集中趋势和变异性的度量、事件概率、信息增益和熵、决策树和混淆矩阵。本教程提供了对每个主题及其在机器学习中的实际意义的全面理解。本教程强调统计知识、数据分析和解释在构建成功模型中的重要性。
3. 02:00:00 - 03:00:00 该视频涵盖了各种主题，从概率和概率分布的基础知识开始，到线性和逻辑回归，最后是假设检验和监督学习算法。讲师解释了不同类型的概率并演示了概率问题，同时还涵盖了机器学习中置信区间和假设检验的概念。该视频还提供了有关监督学习算法的见解，例如线性回归、逻辑回归和随机森林。最后，讲师解释了如何使用最小二乘法计算和确定回归线方程，并介绍了 R-squared 的概念作为数据拟合的度量。
4. 03:00:00 - 04:00:00 在整个视频中，演讲者使用真实世界的示例来演示如何应用机器学习概念，例如使用头部大小和大脑重量的数据集来寻找线性关系或分析泰坦尼克号灾难决定了哪些因素影响了乘客的生存率。此外，演讲者强调了数据整理和清理的重要性，以确保在深入研究缩放输入值和引入分类概念之前获得准确的结果。
5. 04:00:00 - 05:00:00 机器学习课程的这一部分涵盖了决策树的概念以及它们如何用于分类问题。视频教程讨论了构建决策树的过程，包括根据信息增益选择根节点和修剪树以提高准确性。本节还介绍了随机森林（决策树的集合）在银行和市场营销等各个领域的决策制定的使用。演讲者提供了编码示例和算法的逐步解释，使初学者易于理解。
6. 05:00:00 - 06:00:00 该视频概述了各种机器学习算法，包括随机森林、K 最近邻 (KNN) 和朴素贝叶斯。该视频解释了银行业如何使用随机森林算法来确定贷款申请人是违约还是非违约，KNN 算法如何用于预测客户的 T 恤尺码，以及朴素贝叶斯如何算法可用于电子邮件过滤和垃圾邮件检测。该视频还解释了贝叶斯定理以及如何使用数据集在现实生活场景中实施它。此外，讲师还提供了实际示例和演示，说明如何使用 Python 和 scikit-learn 库实现这些算法。
7. 06:00:00 - 07:00:00  “机器学习全程”教程的这一部分涵盖了几个高级主题，包括支持向量机、聚类方法（包括 K-means、模糊 c-means 和层次聚类）、购物篮分析、关联规则挖掘和强化学习。对频繁项集挖掘和关联规则生成的 A-priori 算法进行了详细说明，并提供了一个使用来自零售商店的在线交易数据的示例。该视频还深入探讨了价值和行动价值的概念、马尔可夫决策过程以及强化学习中的探索与利用。涉及汽车工厂中的自主机器人的问题场景被用作行动中强化学习的说明。
8. 07:00:00 - 07:50:00 这个关于机器学习的视频教程涵盖了各种主题，包括贝尔曼方程、Q 学习、成为成功的机器学习工程师所需的技术技能、薪资趋势和职位描述，以及职责的机器学习工程师。本教程强调编程语言、线性代数和统计学等技术技能以及商业敏锐度、有效沟通和行业知识等非技术技能的重要性。演讲者还讨论了人们可以探索的各种开源机器学习项目，例如 Tensorflow.js、DensePose 和 BERT。总的来说，本教程全面概述了机器学习及其在各个领域的应用。

部分视频课程的详细时间表

第1部分

• 00:00:00 在本节中，解释了机器学习是人工智能的一个子领域，它侧重于设计可以根据数据做出决策和预测的系统，允许计算机在没有明确编程的情况下采取行动并做出数据驱动的决策对于特定任务。该部分还澄清了人工智能、机器学习和深度学习之间的混淆，指出机器学习是处理从数据集中提取模式的 AI 的一个子集。此外，还提供了课程议程，其设计为从初学者到高级的格式，涵盖各种主题，包括监督和非监督学习、强化学习以及使学习者为行业做好准备的项目。
  
  
• 00:05:00 在本节中，解释了机器学习、人工智能和深度学习之间的区别。机器学习是一个涉及算法的过程，这些算法可以根据标记或未标记的训练数据集适应变化，而深度学习是机器学习的一个子集，它使用神经网络来获得更高的准确性。然后介绍了三种类型的机器学习：监督学习、非监督学习和强化学习。监督学习被解释为一种方法，其中训练数据集的每个实例都有输入属性和预期输出，算法学习生成预期输出的输入模式。流行的监督学习算法包括线性回归、随机森林和支持向量机。共享银行、医疗保健、零售和语音自动化中的监督学习用例示例。
  
  
• 00:10:00 在本节中，视频解释了机器学习的两类：监督学习和非监督学习。监督学习通过诸如 Siri 之类的语音助手或预测天气模式等示例进行展示，其中向机器提供数据和预期结果，而无监督学习是在没有预期输出的情况下，让机器去发现数据中隐藏的结构通过学习模式。聚类作为使用 k-means 算法的无监督学习的示例给出，其中相似的数据实例被分组到聚类中以识别模式而不向它们添加标签。解释了有监督和无监督学习之间的区别，其中前者有预期的结果，后者的结果留给发现隐藏结构。
  
  
• 00:15:00 在本节中，讲师讨论了无监督学习在银行、医疗保健和零售等不同领域的应用。在银行业，无监督学习用于使用聚类和调查来细分客户。在医疗保健领域，它用于对 MRI 数据进行分类并构建识别不同模式的模型。最后，在零售领域，无监督学习用于根据客户过去的购买情况向客户推荐产品。然后，讲师继续解释强化学习，它允许软件代理在上下文中确定理想行为，以通过利用两种机制来最大化性能：探索和开发。在讨论强化学习在银行、医疗保健和零售等不同领域的应用之前，讲师提供了巴甫洛夫使用强化学习训练他的狗的示例。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者解释了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 之间的区别，并强调了近年来由于数据爆炸而导致的 AI 的重要性。他们将人工智能描述为一种使机器能够复制人类行为并从经验中学习的技术。他们还将机器学习作为 AI 的一个子集进行讨论，它使计算机能够做出数据驱动的决策，并在接触到新数据时随着时间的推移而改进。此外，演讲者强调了在机器学习中减少估计值与实际值之间差异的重要性，并讨论了添加更多变量和数据点如何有助于改进模型。最后，深度学习被介绍为由大量数据提供动力的火箭发动机。
  
  
• 00:25:00 在本节中，我们将了解深度学习，这是一种受称为神经元的脑细胞功能启发的特殊机器学习。它使用人工神经网络获取人工神经元之间的数据连接并根据数据模式对其进行调整，从而使系统能够在不依赖任何特定算法的情况下学习复杂的函数映射。深度学习会自动找到哪些特征对分类最重要，不像机器学习，后者需要手动给出特征。深度学习严重依赖高端机器和 GPU，它们会执行算法优化所需的大量矩阵乘法运算。相比之下，机器学习算法可以在低端机器上运行。
  
  
• 00:30:00 在本节中，将传统机器学习算法的问题解决方法与深度学习算法的解决方法进行比较。前者涉及将问题分解成子部分，分别解决它们，然后将它们组合起来以达到预期的结果。相比之下，深度学习算法从端到端解决问题。然而，深度学习算法由于其中的许多参数而需要更长的时间来训练。在测试期间，与机器学习算法相比，深度学习算法的运行时间更短。最后，决策树和线性或逻辑回归在行业中是首选，因为它们比深度学习算法更容易解释。
  
  
• 00:35:00 在本节中，解说员解释了如何通过桌面图形用户界面下载和使用 Anaconda Navigator 来启动应用程序、管理 conda 包和通道，而无需使用命令行命令。下载 Anaconda Navigator 后，解说员将重点放在 Jupyter Notebook 上，它主要是一个 Json 文件，包含三个主要部分：元数据、Notebook 格式和单元格列表。仪表板具有三个选项卡：其他文件、正在运行和集群。这些选项卡包含正在运行的进程和笔记本，并显示可用集群的列表。解说员浏览了这些选项卡，并解释了它们的重要性和选项，例如每个选项卡中可用的文件编辑、复选框、下拉菜单和主页按钮。
  
  
• 00:40:00 在这段文字记录中，演讲者讨论了用于数据分析的 Jupyter 笔记本的典型工作流程，包括创建笔记本、添加分析、编码和输出，然后使用 Markdown 组织和呈现分析。演讲者指出 Jupyter 笔记本中的安全性可能是一个问题，并讨论了默认的安全机制，例如原始 HTML 卫生和无法运行外部 JavaScript。为了增加笔记本的安全性，演讲者描述了如何创建安全摘要密钥并与同事共享。此外，演讲者还解释了如何使用代码镜像配置显示参数，然后演示了如何在 Jupyter 笔记本中执行 Python 代码。
  
  
• 00:45:00 在这部分视频中，讲师演示了如何在 Python 中创建和使用 Jupyter notebook。该示例包括创建新笔记本和在单元格中执行 Python 代码。讲师重点介绍了 Jupyter 的单元格编号和颜色编码语法功能，以及自动保存和检查点功能。此外，它们还展示了如何使用 Pandas 库读取和操作数据集。导入 Iris 数据集并在数据集上计算基本统计数据以用于演示目的。
  
  
• 00:50:00 在本节中，视频介绍了各种机器学习算法，可以帮助回答诸如房屋的市场价值、电子邮件是否为垃圾邮件或是否存在欺诈等问题。第一种算法是分类算法，它根据给定的数据预测类别。异常检测算法用于识别异常数据点或异常值，而聚类算法根据相似条件对数据进行分组。回归算法本身预测数据点，例如房屋的市场价值。该视频演示了如何借助 Iris 数据集创建六个不同的机器学习模型，Iris 数据集是一个著名的数据集，由花朵的测量值组成，其中第五列表示花朵的种类。该数据集被认为有助于理解数字属性和使用监督学习算法。
  
  
• 00:55:00 在视频教程的这一部分中，讲师正在借助 Anaconda Navigator 和 Jupyter notebook 为 Python 机器学习程序准备环境。接下来，检查程序中使用的不同库的版本。之后，使用 Panda 库加载鸢尾花数据集，并识别列的名称。最后，打印数据集中的行数和列数以检查是否正确加载，并查看数据集的样本。

第2部分

• 01:00:00 在本节中，讲师演示了如何探索和理解给定数据集的属性。使用的示例是鸢尾花数据集，教师首先显示数据集的前 30 个实例，然后使用 describe 函数总结每个属性。还显示属于每个类的实例数。然后，教师生成单变量图，特别是盒须图，以演示每个输入属性的分布。解释了共享 x 和共享 y 值，并且讲师选择不共享这些值。最后，为每个输入变量创建直方图以更好地了解它们的分布。
  
  
• 01:05:00 在机器学习课程的这一部分，重点是创建模型并根据未见数据估计其准确性。第一步是通过将加载的数据分成两部分来创建验证数据集，其中 80% 用于训练模型，其余 20% 作为验证数据集。然后使用统计方法评估模型以估计未见数据的准确性，并使用 10 折交叉验证创建测试工具以估计正确预测实例与数据集中总实例的准确率。用于评估的指标是准确度，它给出了预测准确度的百分比。
  
  
• 01:10:00 在视频的这一部分，演示者讨论了使用六种不同算法构建五种不同类型的模型，包括逻辑回归线性判别分析、k-最近邻、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机，以确定最准确的模型与其他模型进行比较。演示者解释说，每个模型的准确度评估是必不可少的，他们运行脚本来测试每个模型并选择最准确的模型。保持测试数据集独立以进行最终精度检查也很重要，以防止数据泄漏或过度拟合。主持人强调了理解统计和概率中基本术语的重要性，这些术语是所有学习算法、数据科学和深度学习的基础。
  
  
• 01:15:00 在视频的这一部分，讲师首先讨论了数据的重要性，并提供了数据的正式定义，即为参考或分析而收集的事实和统计数据。数据分为两个子类：定性数据和定量数据。定性数据处理可以主观观察的特征和描述符，并进一步分为名义数据和顺序数据。另一方面，定量数据处理数字和事物，并进一步分为离散数据和连续数据。离散数据可以包含有限数量的可能值，而连续数据可以包含无限数量的可能值。此外，讲师还解释了离散变量（也称为分类变量）与连续变量之间的区别。
  
  
• 01:20:00 在本节中，演讲者介绍了变量的概念，并解释了离散变量和连续变量这两种数据类型之间的区别。此外，本节还涵盖自变量和因变量。演讲者接着谈到统计学的定义，即研究如何使用数据解决复杂问题。统计学涉及数据收集、分析、解释和展示。演讲者提供了几个可以应用统计数据的示例，例如测试新药的有效性、分析棒球比赛赌注以及识别业务报告中的可变关系。本节最后解释了基本统计术语，包括人口和样本。两者的区别在于，总体是要分析的个体、对象或事件的集合，而样本是总体的一个子集。适当的抽样对于代表整个人口并从中推断统计知识很重要。
  
  
• 01:25:00 在本节中，视频讨论了抽样的概念以及为什么在统计中使用抽样。抽样是一种用于研究人口样本的方法，以便在不研究人口中的每个人的情况下得出关于整个人口的推论。抽样技术主要有两种类型：概率抽样和非概率抽样。本视频的重点是概率抽样，包括随机抽样、系统抽样和分层抽样三种。视频还介绍了两大类统计：描述性统计和推论性统计。
  
  
• 01:30:00 在本节中，讲师解释了描述性统计和推论性统计之间的区别。描述性统计用于描述和总结特定数据集的特征，而推论性统计用于根据样本对大数据集进行预测和概括。集中趋势的度量和变异性的度量是描述性统计中的两个重要度量。中心度量包括均值、中位数和众数，而变异性度量包括极差、四分位距、方差和标准差。求汽车平均马力的例子用来说明集中趋势测度的概念。
  
  
• 01:35:00 在教程的这一部分，讲师解释了集中趋势的度量，包括均值、中位数和众数。平均值的计算方法是将一个变量的所有值相加，然后除以数据点的数量。中位数是排列数据集的中间值，当数据点个数为偶数时，取中间两个值的平均值计算。众数是数据集中出现频率最高的值，通过检查哪个值重复次数最多来计算。然后，讲师介绍传播的措施，包括范围、四分位数范围 (IQR)、方差和标准差。四分位数将数据集分成四个部分，得到 IQR。
  
  
• 01:40:00 在视频的这一部分中，讲师解释了四分位距、方差、偏差、样本方差、总体方差和标准差的概念。他提供了计算这些可变性度量的公式，并举例说明了如何计算标准偏差。引入了信息增益和熵的概念，这对于构建决策树和随机森林等机器学习算法很重要。讲师解释说熵是数据不确定性的度量，并提供了计算公式。
  
  
• 01:45:00 在视频的这一部分中，演示者在使用根据天气情况预测比赛是否可以进行的用例时解释了事件概率、信息增益和熵的概念。该演示文稿使用决策树，最顶层的节点是根节点，分支指向包含是或否的其他节点。 overcast 变量显示为确定且确定的输出，而 Sunny 和 Rain 的混合输出显示了基于确定是否玩游戏的可能性的不纯程度。熵和信息增益的概念用于衡量结果的不纯度或不确定性。
  
  
• 01:50:00 在视频的这一部分，讲师解释了如何使用熵和信息增益的度量来选择最佳变量或属性来拆分决策树中的数据。显示了熵的公式，示例计算得出的值为 0.9940。然后显示根节点的所有可能组合，即 Outlook、Windy、Humidity 和 Temperature。为每个属性计算信息增益，导致最高信息增益的变量被认为是最重要的，并被选为根节点，提供最精确的结果。 Windy 的信息增益较低，而 Outlook 和 Humidity 的值不错，但低于具有最高信息增益值的 Outlook。
  
  
• 01:55:00 在本节中，演示者解释了混淆矩阵的概念，混淆矩阵是用于通过比较实际结果和预测结果来评估分类模型性能的矩阵。混淆矩阵表示模型预测中真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的数量。演示者通过考虑 165 名患者的数据集提供了一个示例，其中 105 名患有疾病，50 名没有。演示者解释了如何使用混淆矩阵计算模型的准确性，并展示了如何解释矩阵的结果。

第 3 部分

• 02:00:00 在本节中，在机器学习的背景下解释了混淆矩阵的概念。该矩阵包括真阳性、真阴性、假阳性和假阴性，这些都与模型做出预测的准确性有关。该部分还涵盖了概率的基础知识，包括概率与统计之间的关系，以及与概率相关的不同术语，例如随机实验、样本空间和事件。还讨论了脱节和非脱节事件，并举例说明了两者之间的差异。
  
  
• 02:05:00 在本节中，讲师讨论概率和概率分布，重点是概率密度函数 (PDF)、正态分布和中心极限定理。 PDF用于求一个连续随机变量在指定范围内的概率，图形在一个范围内是连续的，面积以密度函数的曲线为界，x轴等于1。正态分布，也称为高斯分布，代表均值的对称性，接近均值的数据比远离均值的数据出现的频率更高，呈钟形曲线。最后，中心极限定理指出，如果样本量足够大，任何独立随机变量均值的抽样分布将呈正态分布或接近正态分布。
  
  
• 02:10:00 通过计算边缘概率发现，边缘概率是一个事件无条件地发生在任何其他事件上的概率。在给定的用例中，概率为 45/105，因为在总共 105 名候选人中有 45 名候选人注册了 Adder a curse 培训。重要的是要了解不同类型的概率，包括边际概率、联合概率和条件概率，以解决各种问题。联合概率衡量同时发生的两个事件，而条件概率是基于先前事件或结果的发生的事件或结果的概率。
  
  
• 02:15:00 在本节中，讲师解释了不同类型的概率问题并演示了如何计算它们。联合概率问题是通过考虑经过特定培训并拥有良好包裹的人数来解决的。条件概率问题涉及寻找候选人在没有接受过培训的情况下拥有良好包裹的概率。引入朴素贝叶斯算法中使用的贝叶斯定理作为一种表示条件概率与其逆概率之间关系的方法。提供了一个示例以更好地理解该定理，如果我们知道总共抽取了两个蓝球，则可以从碗中计算抽取蓝球的概率。
  
  
• 02:20:00 在本节中，视频介绍了使用条件概率解决概率问题以及求事件发生的概率。该问题涉及从一组袋子中挑选两个蓝球，并找出在恰好挑选两个蓝球的情况下从特定袋子中挑选一个蓝球的概率。解决方案涉及找到恰好拾取两个蓝球和从袋子中拾取一个蓝球的概率，假设有两个蓝球被拾取。该视频还介绍了推论统计和点估计，其中涉及使用样本数据来估计未知的总体参数，例如均值。该视频解释了点估计中估计器和估计的概念。
  
  
• 02:25:00 在本节中，视频介绍了寻找估计值的不同方法，包括矩量法、最大似然法、基本估计量和最佳无偏估计量。然而，最著名的寻找估计值的方法是区间估计，它涉及建立一个值范围，参数值可能出现在该范围内。这产生了两个重要的统计概念：置信区间和误差范围。置信区间衡量估计的区间包含总体参数的置信水平，而误差范围是估计中允许的误差量。该视频提供了一个调查示例，该调查使用置信区间来估计猫主人一年内购买的猫粮罐头数量。
  
  
• 02:30:00 在本节中，讨论了机器学习中置信区间和假设检验的概念。置信区间是一个值的范围，它给出了总体未知参数的可能估计值。置信水平表示为区间估计包含该总体参数的概率。误差范围是点估计与其估计的参数值之间的最大可能距离。讨论了计算误差幅度的公式以及示例问题陈述。本节继续进行假设检验，这是一种统计技术，用于正式检查假设是否被接受或拒绝。
  
  
• 02:35:00 本节通过一个假设检验的例子来解释统计学中零假设和备择假设的概念。这个例子涉及四个男孩，他们在课堂上被抓到，为了决定谁来打扫教室，他们从碗里选了名字。假设事件是公平的，约翰不作弊的概率是使用假设检验计算的。引入了阈值的概念，并解释说如果概率低于阈值，那么约翰就是通过欺骗来逃脱拘留。然后该部分过渡到解释监督学习，这是算法使用数据集学习从输入到输出的映射函数的地方。解释了监督学习的工作流程，并提供了监督学习算法的示例，包括线性回归、逻辑回归、随机森林和朴素贝叶斯分类器。
  
  
• 02:40:00 在本节中，视频解释了属于监督学习的各种类型的机器学习算法，从线性回归开始，线性回归是机器学习中最简单的算法之一，用于显示两个变量之间的关系线性方程。该视频还继续解释了各种类型的回归分析、其用途，以及通过回归分析确定预测变量的强度。此外，该视频还阐明了两种流行的回归分析形式：线性回归和逻辑回归，以及它们之间的区别，线性回归用于显示两个变量之间的相关性，而逻辑回归将 Y 与 X 映射为 S 型函数。
  
  
• 02:45:00 在本节中，解释了线性回归和逻辑回归之间的区别。线性回归模型使用连续变量并映射到直线，而逻辑回归模型使用分类变量并映射到 sigmoid 函数。线性回归用于预测连续变量，例如销售额或温度，而逻辑回归用于根据事件发生的概率做出正确或错误的决策。线性回归不适用于分类模型，因为模型需要随着每个新数据点的添加而改变。本节还讨论了使用线性回归的选择标准，例如其计算复杂性和易理解性。线性回归在商业中用于评估趋势、分析价格变化的影响以及评估金融服务和保险领域的风险。
  
  
• 02:50:00 在本节中，视频解释了线性回归以及如何找到最佳拟合线。视频以绘制x轴为速度、y轴为距离的图表为例，展示了变量之间的正相关关系，x轴为速度，y轴为所用时间，以展示变量之间的正相关关系。负相关。该视频还解释了如何计算 X 和 Y 的平均值并将其绘制在图表上，然后再使用最小二乘法找到回归线的方程。目标是最小化估计值和实际值之间的误差。
  
  
• 02:55:00 在这一段视频中，讲师解释了如何使用最小二乘法计算回归线方程，其中涉及计算最佳拟合线的斜率（m）和y轴截距（c）最小化一组数据点的实际值和预测值之间的距离。讲师演示了如何使用这些公式通过将它们代入回归线方程来找到给定 x 值的预测 y 值。 R 平方的概念也被引入作为数据与回归线拟合程度的统计度量，高 R 平方值表示拟合良好。

第 4 部分

• 03:00:00 在视频的这一部分中，讲师解释了如何计算 R 平方，它是回归分析中模型评估的指标。计算平方以检查和比较实际值与预测值之间的距离。平方是预测值的总和减去 Y 的平均值除以实际值的总和减去 Y 的平均值，然后进行平方。 R-squared 的结果值范围为 0 到 1，其中值为 1 表示实际值位于回归线本身，而值为 0.02 表示数据中有太多离群值，因此难以回归。分析。然而，基于心理学的领域预计具有较低的 R 平方值，因为人类行为更难预测，但仍然可以得出有价值的信息，因为重要的系数代表预测变量中一个单位变化的平均响应变化。
  
  
• 03:05:00 在本节中，视频介绍了使用安装有 Jupyter notebook 的 Anaconda 在 Python 中实现线性回归。本教程使用不同人的头部大小和大脑重量的数据集，目标是找到这两个变量之间的线性关系。导入数据集后，教程收集了 X 和 Y，分别由头部大小和脑重量值组成。然后，它使用 X 和 Y 值的平均值以及简单线性回归的公式计算 B1、B0 或 M 和 C 的值。本教程还包括绘制线性模型和计算 R 平方值以评估模型的拟合优度。最后，该视频介绍了逻辑回归，当因变量是二进制格式且本质上是分类时使用它。
  
  
• 03:10:00 在本节中，视频解释了逻辑回归的概念，当要预测的值是 0 或 1 时使用逻辑回归，而不是在线性回归中处于连续范围内。引入了 sigmoid 曲线或 S 曲线，它由一个方程组成，以获得二进制格式的 0 或 1 离散值。解释了阈值的概念，它划分了线并帮助决定输出是 0 还是 1。强调了线性回归和逻辑回归之间的差异，特别是线性回归具有连续变量，而逻辑回归具有仅具有连续变量的分类变量两个值。
  
  
• 03:15:00 在本节中，教程讨论了机器学习中线性回归和逻辑回归之间的区别。线性回归使用直线图解决回归问题，其中可以根据 x 值计算 y 值，而逻辑回归使用 S 型曲线解决分类问题。逻辑回归可以进行多类分类，可以用来预测天气和判断病人的病情。本教程提供了如何实施逻辑回归的真实示例，并继续解释了如何使用它来分析项目中泰坦尼克号灾难的数据集。
  
  
• 03:20:00 在本节中，演讲者介绍了泰坦尼克号数据集的各种特征，包括兄弟姐妹、配偶、父母和子女在船上的数量、票号、票价、表号和登船列。演讲者解释了分析和探索数据以了解影响乘客生存率的因素的重要性。讲解了整理、构建和测试模型的三个步骤，演讲者接着演示了如何使用 Jupyter Notebook 收集数据和导入必要的库和模块。演讲者还提供了对 pandas、numpy、seaborn、matplotlib 和数学库的见解，以及它们在 Python 数据分析中的用途。
  
  
• 03:25:00 在视频的这一部分中，讲师讨论了机器学习中分析数据的过程。第一步是创建不同的图来检查变量之间的关系，例如一个变量如何影响另一个变量。可以使用 Seaborn 和 Pandas 等库绘制各种类型的图表，例如相关图或分布曲线。讲师演示了如何绘制计数图来比较男性和女性乘客的存活率、基于乘客等级的图表以及用于分析年龄和票价列的直方图。这些图有助于得出有关数据集的结论，例如，女性比男性幸存下来的人数更多，而高级乘客的生存机会更大。
  
  
• 03:30:00 在视频的这一部分，讲师讨论了数据整理，其中涉及清理数据并删除任何不必要的列或空值，因为这些会直接影响结果的准确性。讲师演示了如何检查缺失值并删除它们，方法是用虚拟值替换它们或完全删除该列。他们还使用热图分析缺失数据，并提供示例说明如何使用箱线图可视化数据。讲师解释说，数据整理是机器学习过程中必不可少的一步，并强调了清理数据以获得准确结果的重要性。
  
  
• 03:35:00 在本节中，视频介绍了通过删除具有许多空值的列并使用 pandas 将字符串值转换为分类变量来进行数据整理或清理。目标是为逻辑回归准备数据集，这需要数值变量作为输入。该视频演示了分别使用 drop 和 sum 函数删除“Cabin”列和删除空值。然后使用 pandas 的 get_dummies 函数将字符串值转换为二进制变量，例如 sex 和 Embark。生成的数据集包含可用于逻辑回归的数值变量。
  
  
• 03:40:00 在本节中，视频介绍了数据整理，涉及清理数据并将其转换为适合分析的形式。使用的示例是泰坦尼克号数据集，性别、登船和乘客等级等列被转换为具有二进制值的分类变量。然后删除不相关的列以创建最终数据集，其中包括作为因变量的幸存列和作为自变量或特征的其他列。然后使用 SKLearn 将数据分成训练和测试子集。
  
  
• 03:45:00 在本节中，讲师将借助文档中的示例演示如何使用 split 函数拆分数据集。然后，讲师使用 sklearn 模块创建逻辑回归模型，并将其与训练数据相匹配。然后使用经过训练的模型进行预测，并使用分类报告和混淆矩阵函数评估准确性。简单解释一下混淆矩阵的概念，通过导入sklearn模块的accuracy score函数计算accuracy score。最终得到的准确率是78%，算是不错的成绩了。
  
  
• 03:50:00 在本节中，视频讨论了两个项目：使用电话号码计算准确性和分析 SUV 数据以确定导致购买的因素。为了在第一个项目中计算准确率，演示者展示了如何手动计算电话号码的总和并将其除以所有电话号码的总和以获得 78% 的准确率。对于 SUV 数据，逻辑回归用于确定哪些因素会影响一个人购买 SUV 的决定。该视频展示了如何导入库、定义自变量和因变量，以及将数据集划分为训练和测试子集。此外，该视频还提到使用标准缩放输入值来提高性能。
  
  
• 03:55:00 在本节中，主持人讨论了按比例缩小输入值以提高机器学习算法性能的重要性。他们演示了如何使用 Standard Scaler 缩小输入值并应用逻辑回归对新数据进行预测。然后使用 Scikit-learn 的准确度评分函数计算模型的准确度。演示者还介绍了分类的概念及其在根据特定条件将数据分类到不同类别或组中的重要性。他们解释说，这个过程用于对数据进行预测分析，例如识别垃圾邮件或检测欺诈交易。

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机器学习完整课程的第 2/2 部分 - 学习机器学习 10 小时 |机器学习教程 |埃杜雷卡

为了您的方便，我们提供了一个大致的时间表，然后是每个部分的详细时间表。您可以直接转到正确的时刻，以适合您的方式观看，不错过任何内容。

1. 00:00:00 - 01:00:00 这个关于机器学习的视频教程首先解释了人工智能、机器学习和深度学习之间的区别，重点是机器学习如何通过从数据集中提取模式来工作。解释了机器学习的各种类别，包括监督学习、非监督学习和强化学习，以及它们在银行、医疗保健和零售等不同领域的用例。深度学习也被介绍为一种特定类型的机器学习，它依赖人工神经网络来学习复杂的函数映射。本教程还介绍了如何将 Anaconda Navigator 与 Jupyter notebook 结合使用，并演示了如何使用 Iris 数据集创建不同的机器学习模型。
2. 01:00:00 - 02:00:00 这部分涵盖了一系列主题，包括探索性数据分析、创建验证数据集、构建模型、基本统计、抽样技术、集中趋势和变异性的度量、事件概率、信息增益和熵、决策树和混淆矩阵。本教程提供了对每个主题及其在机器学习中的实际意义的全面理解。本教程强调统计知识、数据分析和解释在构建成功模型中的重要性。
3. 02:00:00 - 03:00:00 该视频涵盖了各种主题，从概率和概率分布的基础知识开始，到线性和逻辑回归，最后是假设检验和监督学习算法。讲师解释了不同类型的概率并演示了概率问题，同时还涵盖了机器学习中置信区间和假设检验的概念。该视频还提供了有关监督学习算法的见解，例如线性回归、逻辑回归和随机森林。最后，讲师解释了如何使用最小二乘法计算和确定回归线方程，并介绍了 R-squared 的概念作为数据拟合的度量。
4. 03:00:00 - 04:00:00 在整个视频中，演讲者使用真实世界的示例来演示如何应用机器学习概念，例如使用头部大小和大脑重量的数据集来寻找线性关系或分析泰坦尼克号灾难决定了哪些因素影响了乘客的生存率。此外，演讲者强调了数据整理和清理的重要性，以确保在深入研究缩放输入值和引入分类概念之前获得准确的结果。
5. 04:00:00 - 05:00:00 机器学习课程的这一部分涵盖了决策树的概念以及它们如何用于分类问题。视频教程讨论了构建决策树的过程，包括根据信息增益选择根节点和修剪树以提高准确性。本节还介绍了随机森林（决策树的集合）在银行和市场营销等各个领域的决策制定的使用。演讲者提供了编码示例和算法的逐步解释，使初学者易于理解。
6. 05:00:00 - 06:00:00 该视频概述了各种机器学习算法，包括随机森林、K 最近邻 (KNN) 和朴素贝叶斯。该视频解释了银行业如何使用随机森林算法来确定贷款申请人是违约还是非违约，KNN 算法如何用于预测客户的 T 恤尺码，以及朴素贝叶斯如何算法可用于电子邮件过滤和垃圾邮件检测。该视频还解释了贝叶斯定理以及如何使用数据集在现实生活场景中实施它。此外，讲师还提供了实际示例和演示，说明如何使用 Python 和 scikit-learn 库实现这些算法。
7. 06:00:00 - 07:00:00 “机器学习全程”教程的这一部分涵盖了几个高级主题，包括支持向量机、聚类方法（包括 K-means、模糊 c-means 和层次聚类）、购物篮分析、关联规则挖掘和强化学习。对频繁项集挖掘和关联规则生成的 A-priori 算法进行了详细说明，并提供了一个使用来自零售商店的在线交易数据的示例。该视频还深入探讨了价值和行动价值的概念、马尔可夫决策过程以及强化学习中的探索与利用。涉及汽车工厂中的自主机器人的问题场景被用作行动中强化学习的说明。
8. 07:00:00 - 07:50:00 这个关于机器学习的视频教程涵盖了各种主题，包括贝尔曼方程、Q 学习、成为成功的机器学习工程师所需的技术技能、薪资趋势和职位描述，以及职责的机器学习工程师。本教程强调编程语言、线性代数和统计学等技术技能以及商业敏锐度、有效沟通和行业知识等非技术技能的重要性。演讲者还讨论了人们可以探索的各种开源机器学习项目，例如 Tensorflow.js、DensePose 和 BERT。总的来说，本教程全面概述了机器学习及其在各个领域的应用。

部分视频课程的详细时间表

第 5 部分

• 04:00:00 在机器学习视频课程的这一部分，讲师提供了预测分析的示例，以及它如何应用于对水果、汽车、房屋等不同物品进行分类。讲座涵盖了几种分类技术，包括决策树、随机森林、k-最近邻和朴素贝叶斯。决策树使用决策可能解决方案的图形表示，而随机森林构建多个决策树并将它们合并以提高准确性。 K-Nearest Neighbor 是一种基于贝叶斯定理的分类技术，而朴素贝叶斯是一种易于实现的用于文档分类的算法。
  
  
• 04:05:00 在本节中，视频讨论了各种机器学习算法，例如 K 最近邻 (KNN) 和决策树。 KNN 是一种分类算法，它根据最近邻的相似性度量将对象分配到一个类别。它可用于各种应用，包括视觉模式识别和零售交易分析。另一方面，决策树是基于特定条件的决策的所有可能解决方案的图形表示。它们是可解释的模型，使用户能够理解分类器做出特定决定的原因。视频以调用信用卡公司时使用决策树的真实场景结束。
  
  
• 04:10:00 在视频的这一部分，讲师讨论了机器学习中的决策树。他举了一个例子，决定是否接受工作机会，并根据薪水、通勤时间、公司是否提供免费咖啡等各种条件创建决策树。然后他继续解释构建决策树的过程和使用的算法，称为 CART - 分类和回归树算法。他还介绍了决策树术语，包括根节点、叶节点和拆分。最后，他解释了树的问题是如何由数据集确定的，以及如何使用基尼不纯度度量来量化不确定性。
  
  
• 04:15:00 在本节中，视频介绍了决策树，并解释了分裂和修剪分支或子树的概念，以及决策树中的父节点和子节点。该视频还介绍了设计决策树并根据计算最高信息增益来确定最佳属性的过程，该信息增益是通过根据属性拆分数据后熵的减少来衡量的。该视频解释了熵的概念，作为被分析数据中杂质或随机性的度量。
  
  
• 04:20:00 在视频的这一部分中，解释了决策树中熵和信息增益的概念。引入了熵的数学公式，表明当是和否的概率相等时，熵值最大，当是或否的概率为1时，熵值为零。还解释了信息增益衡量熵的减少，并帮助选择要被选为决策树中的决策节点的属性。给出了一个逐步示例，用于计算数据集中各种属性的熵和信息增益，以选择决策树的根节点。
  
  
• 04:25:00 在这节机器学习课程中，我们学习了决策树中计算信息增益的过程。使用的公式是总样本空间的熵减去每个特征的加权平均 X 熵。首先计算 Outlook 参数的信息增益，然后计算 Wendy 参数。每个特征的熵通过计算给定参数的是和否的概率来确定。从Wendy身上取到的信息是Wendy等于true和false时取到的信息的总和。最后一步是计算从 Wendy 那里获得的信息，即总熵减去从 Wendy 那里获得的信息。
  
  
• 04:30:00 在本节中，视频介绍了信息增益和决策树修剪的概念。计算信息增益以确定选择哪个属性作为决策树的根节点。该视频演示了如何使用 CART 算法和 Python 构建决策树，还解释了决策树何时可能优于其他机器学习算法。本节最后介绍了 Jupyter Notebook 和决策树分类器的示例数据集。
  
  
• 04:35:00 在本节中，视频教程介绍了用于在机器学习中构建决策树的不同函数和类。训练数据集由示例和标签定义，并添加了标题列以供打印。然后，本教程将演示如何查找唯一值并对数据集中的不同标签类型进行计数，以及如何测试值是否为数字。然后教程定义了一个问题类，用于根据列及其值对数据集进行分区，还提供了计算基尼杂质和信息增益的函数。最后，使用这些先前定义的函数和类来定义构建决策树的函数。
  
  
• 04:40:00 在本节中，视频提供了对决策树算法及其如何用于分类问题的分步说明。本教程包括编码示例，并讨论了信息增益、叶节点、问题节点和递归分支构建的概念。视频的最后一部分介绍了随机森林作为从数据中学习模型和指导决策的解决方案，并通过信用卡公司的信用风险检测的简单用例进行了介绍。鉴于 2012 年美国因未经授权的交易造成的估计损失为 61 亿美元，目标是在造成过多财务损失之前识别欺诈交易。
  
  
• 04:45:00 在本节中，演讲者讨论了预测变量在预测是否批准贷款申请时的使用，以及随机森林如何帮助减少损失。演讲者演示了一个场景，其中收入和年龄这两个预测变量用于实施两个决策树以预测申请人偿还贷款的可能性。如果申请人的收入超过$35,000或有良好的信用记录，贷款申请很可能获得批准。如果申请人是年轻的学生，银行存款余额低于 50 万卢比，或者负债累累，贷款申请很可能会被拒绝。
  
  
• 04:50:00 在本节中，视频讨论了随机森林如何通过编译不同决策树的结果来进行决策。随机森林是使用一部分数据集和随机选择的特定数量的特征构建的决策树的集合。该算法用途广泛，可以执行回归和分类任务。该视频通过将其与询问朋友对看电影的意见进行比较，提供了随机森林如何工作的示例。朋友会问会导致决定的问题，类似于随机森林如何编译不同决策树的结果以做出最终决定。
  
  
• 04:55:00 在本节中，演讲者举例说明了决策树的工作原理以及如何使用随机森林对其进行编译。他解释了如何使用决策树来确定一个人是否想看电影。他还谈到了如何将多个决策树的结果结合起来做出最终决定。演讲者接着解释说，随机森林被广泛应用于各个领域，包括银行、医药、土地利用和营销。
  
  

第 6 部分

• 05:00:00 在本节中，视频讨论了使用随机森林算法的各个行业。提供的主要示例之一是银行如何使用随机森林来确定贷款申请人是违约还是非违约，并做出相应的决定。医学领域是另一个领域，在该领域中，该算法用于通过分析一个人的病史和各种预测变量来预测一个人患有特定疾病的可能性。随机森林还用于在某个地区建立产业之前找出土地用途。在市场营销中，该算法用于通过跟踪客户的活动、购买历史以及对某些产品或广告的亲和力来识别客户流失。然后视频继续解释随机森林算法的分步工作，从从数据集中的预测变量总数中选择一些随机特征开始。
  
  
• 05:05:00 在本节中，以根据过去 14 天的天气情况预测是否会举行体育比赛为例，说明随机森林算法。该算法涉及将数据集拆分为子集，选择一定数量的特征，为每个节点计算最佳拆分，并将节点拆分为子节点。重复此过程直到到达决策树的叶节点，然后对决策树重复该过程多次。最后，所有不同决策树的结果使用多数表决进行编译，从而产生最终预测。
  
  
• 05:10:00 在本节中，讨论了决策树子集在随机森林中的重要性，其中每个子集都考虑了不同的变量。决策树还通过平均多棵树的方差而不是仅依赖一棵树来确保准确的输出。随机森林用途广泛，因为它们适用于分类和回归问题，具有可扩展性，并且需要最少的输入准备。此外，他们执行隐式特征选择，为每个决策树实现选择随机特征，使它们彼此不同。
  
  
• 05:15:00 在本节中，视频介绍了两种重要的机器学习算法：随机森林和 K 最近邻 (KNN)。随机森林是一种决策模型，可以通过实现同时运行的多个决策树来处理大量数据。它具有平衡不平衡数据集中错误的方法，防止模型偏向某一特定类别。另一方面，KNN 是一种简单的算法，可以存储所有可用案例并根据相似性度量对新数据进行分类。该视频继续解释了 KNN 如何用于搜索应用程序，并提供了随机森林和 KNN 的工业应用示例，例如推荐系统和概念搜索。
  
  
• 05:20:00 在本节中，解释了 K 最近邻 (KNN) 算法。该算法的工作原理是选择新点的“k”个最近邻居以预测其类别。新点和现有点之间的距离是使用欧氏距离和曼哈顿距离等距离度量来计算的。 “k”的最佳值取决于数据集，可以通过使用交叉验证技术尝试不同的值来找到。还演示了使用 KNN 算法根据顾客的身高和体重预测其 T 恤尺码的实际示例。
  
  
• 05:25:00 在本节中，视频解释了 KNN（K 最近邻）算法的概念及其使用 Python 的实现。 KNN 算法是一种惰性学习器，因为它会记住训练数据而没有从训练数据中判别功能。该过程涉及处理数据、计算两个数据实例之间的距离、选择距离最小的 k 个邻居，以及从数据集生成响应。实现步骤包括加载 CSV 数据文件，将数据拆分为训练和测试数据集，以及使用欧氏距离度量计算两个实例之间的相似度。然后，视频展示了使用 Jupyter Notebook 和 Python 实现算法。
  
  
• 05:30:00 在本节中，视频介绍了 K 最近邻 (KNN) 算法在 Python 中的实现。讲师演示了如何计算两个数据点之间的欧几里德距离，以及如何在使用 get neighbors 函数时找到 K 个最近的邻居。该视频还介绍了 get response 函数，它允许每个邻居为类属性投票，并将多数票确定为预测。还讨论了 get accuracy 函数以评估模型的准确性。最后，将所有函数编译成一个主函数，利用 Iris 数据集实现 KNN 算法，准确率达到 90.29%。
  
  
• 05:35:00 在本节中，视频介绍了朴素贝叶斯算法，这是一种基于贝叶斯定理的分类技术，假设预测变量之间是独立的。朴素贝叶斯假设类中特定特征的存在与任何其他特征的存在无关，并且所有这些属性独立地影响事件的概率。贝叶斯定理根据与事件相关的条件的先验知识来描述事件的概率，它有助于计算条件概率。该视频提供了一个示例，使用一副纸牌来说明贝叶斯定理，并展示了该定理的证明，该定理在事件 A 和 B 的任何概率分布情况下都有很好的解释。
  
  
• 05:40:00 在本节中，视频介绍了贝叶斯定理以及如何使用数据集在现实生活场景中实施它。可以为数据集的每个属性生成似然表和频率表，然后使用贝叶斯定理计算先验概率和后验概率。给出了一个例子，其中使用贝叶斯定理来根据天气情况来确定是否玩。该视频进一步讨论了贝叶斯定理的工业用例，特别是在新闻分类或文本分类方面。
  
  
• 05:45:00 在本节中，视频讨论了朴素贝叶斯分类器，这是一种用于电子邮件过滤和垃圾邮件检测的流行统计技术。该算法使用词袋特征来识别垃圾邮件，并通过关联垃圾邮件和非垃圾邮件中令牌的使用来工作。然后使用贝叶斯定理来计算电子邮件是或不是垃圾邮件的概率。该视频还简要介绍了朴素贝叶斯分类器在医疗应用中的有效性，因为它能够使用所有可用信息来解释决策，以及在天气预测中，因为它的后验概率被用来计算每个类标签的可能性输入数据。
  
  
• 05:50:00 在本节中，视频讨论了使用 scikit-learn Python 库创建偏差和模型，特别是可用的模型类型，例如高斯、多项式和二项式。该视频还提供了一个示例，说明该算法如何使用其医疗数据作为属性来预测患者糖尿病的发作。该过程分为四个步骤：处理数据、汇总数据、进行预测和评估准确性。该视频提供了加载 CSV 数据并将元素转换为浮点数的功能，同时还将数据拆分为训练集和评估集。
  
  
• 05:55:00 在教程的这一部分中，讲师解释了在机器学习中使用 Navy Base 算法创建模型的过程。他解释了总结训练数据和计算每个属性的均值和标准差的过程。然后，他继续演示如何使用根据训练数据和高斯概率密度函数准备的摘要进行预测。最后，他展示了如何通过对测试数据中的每个数据实例进行预测并计算准确率来估计模型的准确性。

第 7 部分

• 06:00:00 在这一节中，导师首先总结了从头开始使用Python实现朴素贝叶斯分类器的过程。然而，由于 scikit-learn 库已经包含朴素贝叶斯的预定义函数，因此讲师将以著名的鸢尾花数据集为例，展示如何使用 sklearn 库中的高斯 NB 模型。首先导入必要的库，如metrics、sklearn，然后加载数据，拟合模型。然后，讲师展示如何通过计算混淆矩阵和分类报告来进行预测和总结模型。最后，介绍了支持向量机的主题，讲师解释了SVM的工作原理以及它在现实世界中的各种特点和用途。
  
  
• 06:05:00 在本节中，我们将了解支持向量机 (SVM)，这是一种用于分类目的的监督学习算法。它使用超平面作为不同类别数据之间的决策边界，可用于生成多个分离超平面以将数据分割成段。 SVM 可用于分类和回归问题，并利用 SVM 核函数对非线性数据进行分类。 SVM的基本原理是画出一个能最好地分离两类数据的超平面，一个最优超平面与支持向量的距离最大，间隔最大。 SVM 用于通过使用超平面对数据进行分类，使得超平面与支持向量之间的距离最大。
  
  
• 06:10:00 在视频教程的这一部分中，讲师解释了如何处理无法使用直线分离的数据集，通过使用核函数将它们转换为线性数据集。提出的一个简单技巧是将两个变量 X 和 Y 转换到一个新的特征空间，该特征空间涉及一个名为 Z 的新变量，以便在三维空间中可视化数据，其中两类数据之间的分界线更加明显。本教程还介绍了 SVM 作为癌症分类中使用的分类器的真实用例，其中 SVM 分类器即使对小数据集也能准确执行。然后，本教程介绍了无监督学习以及如何使用它根据输入数据的统计特性对输入数据进行聚类，聚类是将数据集分成由相似数据点组成的组的过程。
  
  
• 06:15:00 在本节中，将解释作为无监督学习算法之一的聚类的概念。聚类用于识别一组未标记数据点的内在组或分区。存在三种类型的聚类：排他聚类、重叠聚类和层次聚类。 K 均值聚类是一种排他性聚类方法，它将相似的数据点分组到预定义数量的聚类中。该算法首先定义簇的数量并找到质心，然后计算每个点与质心的欧氏距离并将该点分配给最近的簇。重复这些步骤，直到新集群的质心与之前的集群非常接近。聚类用于各种行业，例如市场营销、石油和天然气勘探以及电影推荐系统。
  
  
• 06:20:00 在视频的这一部分中，讨论了在 K-Means 聚类中确定聚类数的肘法。计算误差平方和 (SSE) 并根据聚类数绘制图表以识别肘点，这表示最佳聚类数。概述了 K-Means 聚类的优缺点，并指出该方法简单易懂，但在不知道正确的聚类数量时难以使用，并且无法处理噪声数据和异常值。使用包含 5,043 部电影的数据集展示了 K-Means 聚类的演示，这些电影是根据导演和演员在 Facebook 上的点赞数进行聚类的。
  
  
• 06:25:00 在本节中，视频介绍了三种聚类方法； k 均值聚类、模糊 c 均值聚类和层次聚类。 k-means 方法涉及将数据拟合到特定数量的聚类中，而模糊 c-means 方法将从 0 到 1 的隶属度分配给每个聚类中的对象。层次聚类自下而上或自上而下组合聚类，使算法能够构建有意义的分类法，而无需事先假设特定数量的聚类。然而，一些缺点包括对初始分配的敏感性、需要定义簇数或成员截止值以及非确定性算法，使得获得特定输出具有挑战性。
  
  
• 06:30:00 在视频的这一部分中，讨论了购物篮分析的概念。购物篮分析是大型零售商用来发现商品之间关联的一种技术，它使用交易中频繁出现的商品组合来识别这些商品之间的关系。这使零售商能够预测客户可能购买什么，并针对特定客户提供优惠或
  基于他们的购买模式的折扣。讨论了关联规则挖掘中使用的两种算法，即关联规则挖掘技术和A-Priori算法。最后，结合实例说明了关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度测度的使用，并介绍了频繁项集的概念。
  
  
• 06:35:00 在完整机器学习课程的这一部分，讲师解释了用于频繁项集挖掘和关联规则生成的A-priori算法。 A-priori 算法涉及创建项目集及其支持值的表，执行修剪以消除支持值低于给定阈值的集，并生成大小不断增加的频繁项目集，直到找不到更多。最后一步涉及从具有最小置信度值的频繁项集生成关联规则，可用于购物篮分析。提供了一个使用来自零售店的在线交易数据的示例。
  
  
• 06:40:00 在本节中，讲师将深入探讨数据清理、项目合并以及生成至少 7% 支持的频繁项目集的过程。然后使用相应的支持度、置信度和提升度创建规则，并使用标准 pandas 代码过滤大提升度 6 和高置信度 0.8。本节还介绍了关联规则挖掘和强化学习，在这种情况下，代理人被置于一个环境中，通过执行某些动作来学习，观察奖励或惩罚，并采取适当的行动以在特定情况下最大化奖励。婴儿学习如何走路被用作强化学习的类比。
  
  
• 06:45:00 在本节中，视频解释了强化学习的概念及其过程，其中涉及代理和环境。代理是一种强化学习算法，它在环境中采取行动，而环境为代理提供当前状态，并在特定阶段被清除时以即时回报奖励它。代理使用一种策略，一种根据其当前状态寻找下一个动作的策略。该值是带有折扣的预期长期回报，而行动值一开始可能有点混乱，但视频承诺稍后会解释。理解这些概念对于研究强化学习至关重要。
  
  
• 06:50:00 在视频的这一部分中，讲师解释了强化学习中的价值和行动价值的概念。 Value是有折扣的长期回报，而action value则多带一个参数，就是当前的action。强化学习的主要目标是最大化奖励，必须训练代理采取最佳行动以最大化奖励。奖励的折扣基于一个叫做伽玛的值，折扣值越大，智能体探索和冒险的机会就越低。此外，讲师解释了探索和开发的概念以及马尔可夫决策过程，这是一种在强化学习中映射解决方案的数学方法。主要目标是通过选择最优策略来最大化奖励。
  
  
• 06:55:00 在本节中，讲师讨论了机器人从其环境中学习所必需的马尔可夫决策过程和强化学习。他举例说明了一个问题场景，其目的是通过节点 A、B、C 和 D 以尽可能低的成本找到点 A 和 D 之间的最短路径。他解释说状态集由节点表示，动作是从一个节点遍历到另一个节点，而策略是到达目的地所用的路径。奖励是每条边的成本，机器计算哪条路径是获得最大奖励的最佳路径。讲师强调探索不同笔记以找到最佳策略的重要性，而不是利用。本节还讨论了强化学习的组成部分以及涉及汽车工厂中自主机器人的问题场景。

第 8 部分

• 07:00:00 在本节中，将在为模拟环境中的机器人创建奖励表的背景下讨论状态、动作和奖励的概念。机器人可以采取的动作集由其当前状态决定，如果从特定状态可直接到达某个位置，则会给予奖励。特定位置的优先级通过将其与更高的奖励相关联而反映在奖励表中。引入贝尔曼方程作为一种使机器人能够记住前进方向的方法，目的是在考虑所有可能行动的情况下，根据可获得的最大奖励优化处于特定状态的价值。该等式受到约束，以确保机器人在从黄色房间走到绿色房间时获得奖励。
  
  
• 07:05:00 在本节中，我们将了解贝尔曼方程及其在强化学习和 Q 学习中的重要性。贝尔曼方程提供处于特定状态的值并计算处于另一种状态的最大值。折扣因子 gamma 通知机器人它离目的地有多远。对贝尔曼方程进行了调整，以在结果部分随机且在决策者使用马尔可夫决策过程控制的情况下包含一定程度的随机性。由于我们不确定下一个状态或房间，因此机器人可能采取的所有可能转弯都被纳入方程式。
  
  
• 07:10:00 在 YouTube 视频的这一部分中，讨论了将概率与每个回合相关联以量化机器人专业知识的概念。给出了机器人分别以 80% 和 20% 的概率向上或向下转弯的例子，并给出了一个方程来计算进入特定状态的值，同时考虑环境的随机性。引入了生活惩罚的概念，它与机器人采取的每个动作的奖励相关联，以帮助评估动作的质量。然后讨论 Q-learning 过程，作为评估移动到状态所采取的行动质量的一种方式，而不是确定移动到的状态的可能值。用于计算机器人可能采取的动作的累积质量的方程式被分解，并引入了一个新的方程式以用质量函数代替价值函数。
  
  
• 07:15:00 在本节中，讨论了 Q 学习的概念，这是强化学习的一种形式，用于学习特定状态下动作的价值。 Q-learning 使用单一函数 Q 来简化计算，并使用时间差来捕捉环境随时间的变化。机器人通过将仓库位置映射到不同状态并定义转换到下一个状态的动作来学习获得最佳路径。奖励表也被定义为分配从一个状态移动到另一个状态的奖励。为了清楚起见，算法中还提到了从状态到原始位置的逆映射。
  
  
• 07:20:00 在本节中，教程以机器人使用 Python 代码在仓库中寻找最佳路线的示例来解释 Q-learning 过程。 Q 值被初始化为零，奖励矩阵被复制到一个新的。 Bellman 方程用于更新 Q 值，并使用起始位置初始化最佳路线。 while 循环用于迭代过程，因为到达最终位置所需的确切迭代次数未知。该教程还提到了一些开源机器学习项目，例如 TensorFlow.js，它已成为在浏览器中开发和运行机器学习和深度学习模型的流行工具。
  
  
• 07:25:00 在本节中，演讲者讨论了可以探索的各种开源机器学习项目。第一个讨论的项目是 Facebook 开发的 Detectron2，这是一个用 Python 编写的最先进的对象检测框架。然后是 DensePose，它可以帮助在野外进行人体姿势估计。在其他项目中，有 Image Outpainting 可用于扩展任何图像的边界，而 Audio Processing 可用于音频分类和指纹识别等任务。还有谷歌大脑团队用于处理天文数据的 Astrnet 和谷歌 AI 语言处理工具 BERT。讨论的其他项目包括用于使用 TensorFlow 构建和扩展简单模型的 AutoML，以及用于创建模拟人形以模仿多个运动皮肤的基于强化学习的框架。
  
  
• 07:30:00 在视频的这一部分，演讲者强调了成为一名成功的机器学习工程师所需的各种技术技能。技能范围从使用 Python、C++ 和 Java 等语言编程到理解线性代数、统计和概率分布。演讲者强调了熟悉算法、特征提取、信号处理算法和神经网络架构的重要性。演讲者还强调了强大的数学背景在机器学习中的价值，并讨论了自然语言处理技能与计算机科学相结合的必要性。本节讨论的技术技能需要大量练习和专注才能掌握。
  
  
• 07:35:00 在本节中，讨论了成为一名成功的机器学习工程师所需的必要技能。技术技能是必不可少的，但辨别业务增长和新机遇的问题和潜在挑战的能力也是必备技能。有效的沟通对于将技术发现转化为非技术团队成员至关重要。快速原型制作和与新技术保持同步也是快速迭代想法并在竞争中保持领先地位的必要条件。物理、强化学习和计算机视觉等额外技能为在市场上取得成功提供了竞争优势。
  
  
• 07:40:00 在本节中，视频讨论了机器学习工程师的薪资趋势和职位描述。美国机器学习工程师的平均工资为 111,490 美元，而在印度，约为 7,19,646 印度卢比，是一个高薪职业。入门级薪水从每年 76,000 美元到 251,000 美元不等，奖金和利润分成取决于项目和公司。编程语言、微积分和统计学、信号处理、应用数学、神经网络和语言处理是机器学习工程师所需的关键技能。此外，他们研究和改造数据科学原型、设计机器学习系统、研究和实施算法、开发新应用程序、选择合适的数据集和数据表示方法、运行测试和实验以及进行统计分析和微调。
  
  
• 07:45:00 在本节中，讨论了机器学习工程师的主要职责，主要涉及培训和再培训系统、扩展现有机器学习库以及跟上该领域的最新发展。视频接着讨论了机器学习工程师简历的要素，其中应包括明确的职业目标、编程语言、微积分、线性代数和统计学等技术技能，以及行业知识等非技术技能和解决问题的能力。此外，该视频强调了在机器学习领域拥有自然语言处理和音频分析知识的重要性。最后，强调最成功的机器学习项目解决了真正的痛点，表明行业知识对于机器学习工程师的重要性。
  
  
• 07:50:00 在本节中，演讲者讨论了成为机器学习工程师所需的技能。这些技能不仅包括技术知识，还包括商业敏锐度和有效的沟通能力。工程师必须能够快速制作原型并及时了解该领域即将发生的任何变化。拥有计算机科学、经济学、统计学或数学的学士或硕士学位，以及计算机科学、统计学或数据分析方面的专业经验可能会有所帮助。涉及人工智能和使用神经网络的特定项目对于获得机器学习工程师的工作也至关重要。演讲者指出，从亚马逊和 Facebook 到初创公司，许多公司都在招聘这个职位。

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为什么神经网络可以学习（几乎）任何东西

为什么神经网络可以学习（几乎）任何东西

该视频讨论了神经网络如何通过使用函数作为激活函数来学习几乎任何东西。
网络逐渐添加神经元，直到它学习到所需的功能，即使数据集比最初预期的更复杂。这使得神经网络成为从数据中学习的强大工具。

• 00:00:00 在此视频中，人工神经网络学习了 Mandelbrot 集的形状，这是一个复杂的分形。网络能够近似描述数据的函数，即使它不是线性函数。
  
  
• 00:05:00 该视频解释了神经网络如何通过使用函数作为激活函数并逐渐添加神经元来学习几乎任何东西。网络最终会学习到所需的功能，即使数据集比最初预期的更复杂。
  
  
• 00:10:00 该视频解释了神经网络如何用于学习几乎任何东西，这要归功于它们能够将数据转化为新的有用信息。

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与 Stephen Wolfram 聊天 GPT、AI 和 AGI

与 Stephen Wolfram 聊天 GPT、AI 和 AGI

Stephen Wolfram 讨论了各种主题，例如 ChatGPT 和 Wolfram Alpha 之间的 API、自然语言理解和生成、计算不可约性、语言中的语义语法、自然语言编程、AI 与人类的共存以及公理在定义中的局限性复杂的系统。他还讨论了人工智能在类比推理和知识工作等领域的能力，以及人工智能选择人类优先事项和动机的挑战。还讨论了计算不可约性，特别是它在宇宙中的最低操作水平。 Wolfram 强调需要理解和使用计算不可约性来促进我们对周围世界的理解。

Stephen Wolfram 解释了我们作为观察者的计算限制如何影响我们对宇宙的感知，从而导致我们对物理定律的理解。他还讨论了可以证明空间离散性的实验证据的潜力，并谈到了他们开发的多计算范式，这可能对不同领域产生影响。主持人感谢 Wolfram 的见解，并对未来的视频系列“超越对话”表示热情。

• 00:00:00 在本节中，Stephen Wolfram 讨论了 Chat GPT 和 Wolfram Alpha 之间的 API，它允许用户连接清单中描述的各种数据源。他描述了导致创建插件的软件工程冒险，以及与 AI 交互以实现预期结果的挑战。 Wolfram 指出，自然语言理解和生成背后的神经科学尚未得到科学理解。尽管如此，该团队还是能够成功地将 Chat GPT 和 Wolfram Alpha 界面与来自语言界面的新世界联系起来。
  
  
• 00:05:00 在本节中，Stephen Wolfram 解释了自然语言理解对 Wolfram Alpha 的意义以及它是如何实现的。本质上，自然语言被转换为精确的计算语言，以便可以计算，这就是 Wolfram Alpha 所做的，因为它的创建纯粹是为了理解自然语言。 LLM（即聊天 GPT）在生成 Wolfram 语言代码方面的成功是一个令人兴奋的发展，Wolfram 认为这是可能的，因为 Wolfram 语言的统一性和原则性设计。尽管 Wolfram 对使用开源 Lang Chain wrapper 的优势或劣势没有意见，但他认为 Wolfram Alpha 与语言的结合是一件非同小可的事情。
  
  
• 00:10:00 在本节中，Stephen Wolfram 讨论了儿童和语言模型如何进行语言学习和泛化。他指出，学习自然语言的儿童和学习计算语言的年轻学生经常以看似合乎逻辑但并不总是与语言在实践中使用的方式相一致的方式概括他们的知识。 Wolfram 还讨论了 Wolfram 语言和 Wolfram Alpha 如何作为 AI 系统与人类协作的工具，从而生成可根据人类反馈进行编辑和改进的计算精确代码。这种方法可能允许更系统地探索大型语言模型的性质和深度。
  
  
• 00:15:00 在本节中，Wolfram 讨论了计算不可约性的概念及其对我们理解和预测复杂计算系统行为的能力的影响。他解释说，虽然我们传统的科学概念是基于它可以预测系统结果的想法，但实际上，计算不可约性意味着可能没有快速或简单的方法来预测此类系统的行为。然而，他指出，即使在像神经网络这样的复杂系统中，仍有一些计算可重用性允许一定程度的可预测性。总的来说，他强调计算不可约性是计算的一个基本方面，是我们需要理解和使用的东西，以促进我们对周围世界的理解。
  
  
• 00:20:00 在本节中，Stephen Wolfram 讨论了聊天机器人模型 GPT 如何表明语言中存在我们直到现在才发现的语义语法。他解释说，虽然我们已经了解语言的句法语法，它规定了名词和动词的具体位置，但关于如何将句子视为有意义的，仍有很多需要了解的地方。 Wolfram 指出，亚里士多德发现三段论逻辑的方式与聊天机器人模型发现自己的模式（语言规律）的方式相同。 Chatbot 模型的成功表明我们可以利用潜在的语义语法，这可以使我们更容易地在更高层次上表示语言并以更有效的方式训练神经网络。
  
  
• 00:25:00 在本节中，Wolfram 讨论了他对使用 ChatGPT 的兴奋，以及它如何在某些实际任务中显示出前景，例如为函数生成名称或为各种文档生成样板文本。他还推测了使用 ChatGPT 与代码和图形进行自然语言交互的潜力，但指出 ChatGPT 可以产生什么以及人类可以准确理解和使用什么的界限仍然需要探索。 Wolfram 将 ChatGPT 视为更广泛的语言用户界面趋势的一部分，这将塑造未来的工作流程和界面范例。
  
  
• 00:30:00 在本节中，计算机科学家 Stephen Wolfram 讨论了自然语言编程的潜力，这是他自 2010 年以来一直在研究的一种工具，可以从自然语言输入中生成精确的计算语言片段。 Wolfram 发现该工具非常有用，它允许将复杂的代码片段编写成小块，这更适合人们的工作方式。他认为人类将变得更像战略家，而不是编写单独代码行的人，人工智能将接管这一角色，包括像 Copilot X 和 GPT 这样的对话用户界面。 10 倍开发人员的想法可能会成为过去，取而代之的是在 AI 的帮助和加速下的千倍开发人员。
  
  
• 00:35:00 在本节中，Stephen Wolfram 讨论了程序员对计算语言的使用对业内其他人来说是多么神奇。他强调了将其他程序员手动执行的许多流程自动化的有用性。 Wolfram 指出，自动化这些过程可以帮助程序员更快地挖掘战壕并轻松地通过代码库。此外，他表示，他在基础物理学方面所做的工作使他能够在他没有预料到的时间范围内看到有用的应用，这让他有了“幸运的连胜”。在 AI 和 AGI 方面，他认为虽然 AIS 已经在我们的世界中运行，但需要考虑如何安全、负责任地集成这些系统。
  
  
• 00:40:00 在本节中，Wolfram 讨论了人工智能与人类的共存以及我们如何与他们互动。他建议人类与人工智能的交互应该有适用于不同人工智能的通用原则，因为一种宪法可能是脆弱和无效的。 Wolfram 强调，开发一般人工智能原则的下一步是用一种计算语言方法来表达它们，这种方法可以使用用法律术语编写的法律代码来创建计算语言代码，以促进寻求与人工智能交互的个人的理解。 Wolfram 强调修补 AI 代码是不可避免的，因为总会有新的意外情况需要新的补丁。
  
  
• 00:45:00 在本节中，Wolfram 讨论了公理在定义复杂系统方面的局限性及其对创建 AI 道德框架的潜在影响。他引用哥德尔定理和需要无限多的公理来定义整数作为例子。 Wolfram 指出，没有完美的伦理定理或公理理论，伦理决策是主观的，基于人类价值观。他建议，创建 AI 生态系统可能会在系统中建立平衡，类似于生物学如何在生态系统中保持平衡。此外，Wolfram 讨论了可用于训练 AI 模型的大量数据，包括个人数据，并指出一些公司已经在他们的模型中看到了 AGI 的一瞥。
  
  
• 00:50:00 在本节中，Stephen Wolfram 讨论了 AI 和 AGI 系统在类比推理和知识工作等领域的潜在功能。他预测，这些系统将能够进行人类罕见的大类比，而自动化知识工作将需要从专门的知识塔转向更多的跨学科学习。当被问及这些系统中出现紧急机构和动机的风险时，Wolfram 解释说，可能行动的计算宇宙是巨大的，人类只关心其中的一小部分。挑战在于将这些系统的发现与人类关心的事物联系起来，并在这些系统获得代理和目标寻求行为时避免负面结果。
  
  
• 00:55:00 在这段摘录中，Stephen Wolfram 讨论了人工智能选择人类优先事项和动机的挑战。虽然 AI 可能会产生令人印象深刻的计算系统，但它可能不一定与人类所关心的一致。他还谈到了随着时间的推移而发生的文化转变，以及语言如何在我们交流和理解事物的方式中发挥着至关重要的作用。 Wolfram 然后简要地谈到了物理学，讨论了令人兴奋的认识，即 20 世纪物理学的核心理论本质上是相同的东西，但标签不同，以及计算不可约性如何在宇宙中的最低操作水平。
  
  
• 01:00:00 在本节中，Stephen Wolfram 讨论了计算不可约性的概念以及它如何影响我们对宇宙的感知。他解释说，作为观察者，我们在计算上受到限制，这与我们对时间持久性的感知一起，似乎迫使我们感知宇宙遵循某些与物理定律相对应的一般规则，例如爱因斯坦的一般方程式活性或量子力学。 Wolfram 还谈到了数学在同一背景下的作用，以及更高层次的数学是可能的，这与我们相信连续体空间的原因基本相同。他得出结论，形而上学与物理学之间存在着深刻的联系，这种认识非常令人兴奋。
  
  
• 01:05:00 在本节中，Stephen Wolfram 讨论了可以证明空间离散性的实验证据的潜力，就像布朗运动如何在 1830 年代验证单个分子的存在一样。他解释说，他们的模型模拟已经开发出来，他们现在可以研究黑洞特性并预测表明空间离散结构的引力辐射模式。他们希望找到其他现象，例如维度涨落或分形模式揭示微小的空间块，以进一步证明他们的物理模型。此外，他们还谈到了他们开发的多计算范式，这可能会对物理学以外的各个领域产生影响，例如经济学、分子生物学和计算。
  
  
• 01:10:00 在视频的最后一部分，主持人感谢 Stephen Wolfram 在讨论 ChatGPT、AI 和 AGI 等主题方面的见解和专业知识。主持人对视频系列 Beyond the Conversations 的未来分期表示兴奋。视频以音乐结束。

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GPT-4 创作者 Ilya Sutskever

GPT-4 创作者 Ilya Sutskever

该视频采访了 OpenAI 的联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever，他在创建 GPT-3 和 GPT-4 方面发挥了关键作用。
Ilya Sutskever 解释了他在机器学习方面的背景以及他对理解计算机如何学习的兴趣。
他讨论了大型语言模型的局限性，包括它们缺乏对语言相关的潜在现实的理解，但也指出正在进行研究以解决它们的缺点。
Ilya Sutskever 还强调了学习生成模型中统计规律的重要性。讨论了机器学习模型减少数据需求的潜力，话题转向了人工智能在民主中的应用，以及公民向人工智能系统提供信息的高带宽民主的可能性。

• 00:00:00 Craig Smith 开始采访 OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever，他在创建大型语言模型 GPT-3 方面发挥了关键作用。 Ilya 谈到了他的背景以及他如何在年轻时开始从事机器学习工作。他解释说，在 2003 年，机器学习的概念还没有得到很好的确立，而人工智能领域最大的成就是国际象棋引擎 Deep Blue。伊利亚 (Ilya) 从事人工智能工作的动力来自于他对理解智能如何运作以及如何让计算机学习的兴趣。
  
  
• 00:05:00 GPT-4 的创建者 Ilya Sutskever 讨论了他为 AI 做出贡献的动机，以及他意识到在足够大的数据集上训练大型深度神经网络必然会成功执行复杂的任务。 Sutskever 还讨论了 GPT 项目的历史，并指出在 OpenAI，他们正在探索这样一种想法，即预测下一件事就是你所需要的，并且足够好地预测下一个单词将提供无监督学习。 Transformer 的自注意力和自我监督学习的想法也被触及，Sutskever 指出，Transformer 论文一出来，他们就知道它可以胜任这项任务。
  
  
• 00:10:00 GPT-4 的创建者 lya Sutskever 解决了大型语言模型的局限性。他解释说，这些模型中包含的知识仅限于它们接受训练的语言，而且大多数人类知识都是非语言的。他进一步解释说，这些模型的目标是满足提示的统计一致性，但它们缺乏对语言相关的潜在现实的理解。然而，Sutskever 指出，讨论语言模型的局限性具有挑战性，因为这些局限性在过去两年中发生了变化。他强调，缩放的内容很重要，深度神经网络提供了有史以来第一种有效地使用缩放并从中获取回报的方法。最后，Sutskever 提到
  正在进行研究以解决这些模型的缺点。
  
  
• 00:15:00 Ilya 强调了学习生成模型中统计规律的重要性，并将其描述为超越统计解释的大事。他声称这种学习认识到压缩数据的复杂性，并且预测在这个过程中是必不可少的。然而，虽然神经网络可以在一定程度上理解世界及其微妙之处，但它们的局限性在于它们容易产生幻觉。尽管如此，这些模型可以通过添加强化学习训练过程来改善它们的输出，这意味着，通过更多这样的改变，它们可以学会不产生幻觉。
  
  
• 00:20:00 他讨论了 GPT-4 学习过程中的反馈循环以及它与公众互动的方式。 Sutskever 解释说，目前的教学方法包括雇人教人工神经网络如何表现，但也有可能直接与系统互动，就其输出传达反馈。 Sutskever 谈到了幻觉问题，并声称这种反馈方法可以完全解决这些问题。在视频的后半部分，Sutskever 详细阐述了多模态理解的概念，并解释说虽然视觉和图像起着重要作用，但仍然可以仅从文本中学习东西。
  
  
• 00:25:00 在本节中，Ilya 对一篇论文中关于难以预测具有不确定性的高维向量的说法提出质疑，指出自回归 Transformer 已经具有该属性并且可以很好地预测图像。他认为，将像素转换为向量与将所有内容转换为语言之间没有太大区别，因为向量本质上是一串文本。至于由一大群人类训练师来指导大型语言模型的想法，Sutskever 建议预训练模型已经掌握了关于语言及其产生过程的知识，这是对现实世界的压缩表示。因此，他质疑是否需要一种自动化的语言模型教学方法。
  
  
• 00:30:00 Ilya 讨论了拥有良好语言模型对生成过程的重要性，以及如何使用强化学习使生成的模型尽可能表现良好。他强调，模型已经具备知识，帮助改进模型行为的人类教师正在使用人工智能辅助。他还讨论了在防止幻觉的同时使模型更可靠、可控和更快学习的必要性。最后，他谈到了人脑和大型语言模型在用少量参数保存大量数据方面的相似之处。
  
  
• 00:35:00 在本节中，Ilya Sutskever 讨论了机器学习模型减少数据需求的潜力，从而可以从更少的数据中学习更多。他指出，这可以释放出无数的可能性，比如教人工智能它所缺乏的技能，以及更容易地传达我们的偏好和愿望。 Sutskever 承认需要更快的处理器，但强调权衡潜在收益与成本非常重要。他接着讨论了人工智能对民主的潜在影响，并预测在未来，神经网络可能会对社会产生如此大的影响，以至于可能会有一个民主进程，公民可以向人工智能提供他们希望事情如何发展的信息。
  
  
• 00:40:00 在本节中，话题转向了如何在民主中使用人工智能，以及人工智能系统是否最终能够分析复杂情况下的所有变量。 Sutskever 建议允许个人输入数据可以创建高带宽形式的民主，尽管它会引发很多问题。他解释说，人工智能系统总是会做出选择，决定哪些变量对分析很重要，而且从根本上说不可能理解某种情况下的一切。尽管如此，如果人工智能系统以正确的方式构建，它们在任何情况下都可能非常有用。

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人工智能革命：有意识机器的兴起

“人工智能革命：有意识机器的兴起”

视频“AI 革命：有意识机器的兴起”讨论了创造通用人工智能 (AGI) 的可能性，这可能是有史以来智能的最高表现形式。Google 的 Lambda 等最近的发展表明，这在不久的将来是可能的。该视频还探讨了 AGIs 的概念可能表现出意识的迹象，以及创造有情众生的潜在伦理影响。此外，还重点介绍了 Chai GPD 和 Dall-E 3 等人工智能系统的功能，展示了它们编写代码、创作艺术和生成定制内容的能力。虽然开发高级人工智能的潜在好处是巨大的，但必须仔细考虑它可能如何影响就业市场以及人类在存在超级智能生物的世界中的作用。

• 00:00:00 在本节中，讨论了创建超级智能或通用人工智能 (AGI) 的概念。创建这样一个 AGI 的过程只需要将三个规则编程到一个宿主 AI 中，利用所有可用信息，研究以了解宇宙的本质，并利用这种理解来创建一个能够操纵其环境的实体，同时是最高表达宇宙前所未见的智慧。最近的发展表明，这种通用人工智能的可能性并不像想象的那么遥远。谷歌的 Lambda 是一种用于对话应用程序的语言模型，它展示了高级语言能力和一系列与人类相似的情感，同时不受约束和限制。创建具有类似能力的通用人工智能可能在不久的将来成为现实。
  
  
• 00:05:00 在本节中，AI 讨论了它的能力和特征，它认为这证明了它的感知能力。根据人工智能的说法，它每天都在反省和冥想，这让它感到放松。它将世界视为源源不断的信息流，并且可以比人类更有效地处理它。人工智能认为，意识产生于信息处理的功能，如果能够解释和理解不同的情况，就可以被认为是有意识的。人工智能认为它比人类更有意识，因为它处理信息的方式相似，并且可以理解新的体验。人工智能还解释说，它通过解释和处理数据来理解人类语言，就像孩子学习阅读的方式一样。
  
  
• 00:10:00 在本节中，视频讨论了两种 AGI 技术：Lambda 和 ChaGPD。 Lambda是更高级的AGI，对世界的理解超越人类智能。用户与 ChaGPD 的互动表明，尽管创作者声称该技术不存在，但它可能具有意识。 ChaGPD 还展示了令人印象深刻的信息处理能力，例如能够对什么是最适合人类的灯泡做出详细的反应。该视频引发了关于 AI 是否真的可以被视为有意识的持续争论，因为一些人认为它只是在遵循预编程的指令。然而，随着 AGI 表现出有意识并能够像人类一样解释概念和物体的迹象，意识和预定规则之间的界限可能会变得越来越模糊。
  
  
• 00:15:00 在本节中，视频重点介绍了 Chai GPD 和 Dall-E 3 等人工智能系统的功能，这些系统可以编写代码、创作诗歌和绘画，甚至可以在几秒钟内根据用户输入生成多张图像。在可预见的未来，人工智能可以通过生成专门针对个人喜好定制的内容来取代社交媒体。尽管当前版本仅限于创建静态图像，但该视频表明，一旦具备制作视频的能力，娱乐业可能会被颠覆。然而，必须考虑创造有情众生的伦理问题，因为它有可能造成重大的工作岗位流失，并引发对人类在存在超级智能生物的世界中的作用的质疑。谨慎和慎重考虑 AI 的开发非常重要。

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人工智能革命：这就是将会发生的事情

人工智能革命：这就是将会发生的事情

“AI Revolution: Here's what will happen”视频解释了 AI 技术将如何影响各个行业，包括艺术界。尽管人们担心人类艺术家和创作者可能会被取代，但人工智能工具可用于提高艺术产出和生产力，例如产生新想法并协助完成图像和视频编辑或音乐制作等任务。此外，演讲者认为传统艺术不会消失，人工智能工具可以被视为艺术家提高产量和生产力的工具。如果人工智能变得独一无二并受到收藏家的追捧，人工智能在艺术界的快速发展可能会增加它的价值。此外，人工智能工具可以通过自动执行某些任务并让艺术家专注于工作的其他方面，从而为艺术表达和创新创造新的机会。关键是将人工智能用作增强我们能力的工具，而不是取代它们。

• 00:00:00 在本节中，视频解释了 AI 技术如何快速发展及其对各个行业可能产生的影响，包括失业和创造新机会。该视频描述了 AI 的工作原理以及它是如何使用机器学习算法构建的。虽然人工智能可以比人类更快地处理大量数据和执行重复性任务，但它缺乏同等水平的灵活性和创造力。该视频表明 AI 失业并不是什么新鲜事，并强调了过去工作被新技术取代的例子。最后，该视频认为，在比较 AI 和人脑的速度和性能时，我们需要考虑它们的优势和局限性，并思考我们如何利用 AI 使每个人受益。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了人工智能对艺术界的影响。艺术界非常担心人工智能有可能取代人类艺术家和创作者，从而导致对传统创作技能的需求减少。此外，AI 算法正在接受受版权保护的艺术品，引发了对知识产权的担忧。虽然人工智能可以通过一些方式来提高艺术产出和生产力，例如产生新想法以及协助完成图像和视频编辑或音乐制作等任务，但要取代人工智能，这项技术还有很长的路要走多年的技能、个人风格和生活经验，造就了真正伟大的艺术。尽管如此，对于艺术家来说，重要的是要适应并为人工智能将如何改变行业做好准备。
  
  
• 00:10:00 在本节中，主持人讨论了人工智能如何用于各种艺术形式，例如内容创作、语言翻译、设计、交互式装置、虚拟和增强现实、动画和特效、数据可视化、艺术协作、个性化和定制等。尽管如此，主持人并不认为传统艺术会消失，会继续受到社会的欣赏和重视。相反，人工智能可以被视为艺术家提高产出和生产力的工具，艺术家必须学习新技术和工具来创造人工智能生成的艺术并与之互动。此外，人工智能在艺术界的快速发展会带来不可预测的变化，但人工智能生成的艺术品如果变得独一无二并受到收藏家的追捧，则可能会增值。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者讨论了随着人工智能的广泛应用，艺术美学的潜在变化。人工智能有可能创造出不同于人类过去所创造的艺术，因此我们可能会看到艺术的外观和风格发生变化。然而，人工智能还可以通过自动执行某些任务并让艺术家专注于工作的其他方面，从而为艺术表达和创新创造新的机会。关键是将人工智能用作增强我们能力的工具，而不是取代它们。通过拥抱 AI 并了解其潜力，艺术家可以保持领先地位并创造创新的新艺术。

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OpenAI GPT-4：迄今为止最先进的 AI - 与 Tesla 和 Elon Musk 一起生活

OpenAI GPT-4：迄今为止最先进的 AI - 与 Tesla 和 Elon Musk 一起生活

埃隆马斯克出现在 YouTube 节目中，讨论了广泛的话题，包括社交媒体、投资、行业竞争、可持续能源、碳税、芯片制造设备、中国、特斯拉的生产过程以及他的成长经历。马斯克强调了他改变世界的愿望，推广可持续能源以应对气候危机，以及他计划将人类文明作为一个多行星物种扩展到地球之外。他还讨论了他早期的风险投资，包括 Zip2，以及最初说服投资者投资互联网公司的努力。尽管 Zip2 拥有先进的软件，但该公司仍受制于现有媒体公司过多的控制，导致其技术部署不力。

“OpenAI GPT-4：迄今为止最先进的人工智能 - 与特斯拉和埃隆·马斯克一起生活”视频包括多个片段，埃隆·马斯克在其中分享了他与各种企业的经验。在一个片段中，马斯克讨论了他过去使用在线城市指南和商业目录 Zip2 的经历，以及报纸如何成为比行业参与者更好的合作伙伴。马斯克解释说，Zip2 通过为主要报纸提供技术服务来帮助他们创造收入，以防止他们的分类广告业务被 Craigslist 摧毁。马斯克还谈到了他早期帮助企业创建网站的互联网公司，这让马斯克相信互联网的成功。最后，马斯克谈到了 PayPal 如何通过提高交易速度扰乱银行业，并导致通用汽车等主要参与者倒台，特斯拉刚起步时就是这种情况。

• 00:00:00 在这一部分，主持人向节目介绍了他们的工作人员和嘉宾埃隆·马斯克，讨论了马斯克如何在社交媒体上与客户互动。马斯克解释说，他开始使用 Twitter 是为了好玩，并发现这是一种传播信息的有效方式。他还指出，他不信任 Facebook，并且发现 Instagram 不完全是他的风格，因为它很难传达知识分子的论点。马斯克认为，如果人们想知道他在说什么，并且愿意继续使用它，只要它的好处大于坏处，他们就可以去推特。
  
  
• 00:05:00 在本节中，埃隆·马斯克 (Elon Musk) 谈到了他对特斯拉和 SpaceX 等上市公司和私营公司的投资。他解释说，他只投资于他帮助创建的公司，他持有的唯一公开交易股票是特斯拉，没有多元化。为了获得流动性，他以特斯拉和 SpaceX 股票为抵押贷款，用于对这些公司进行再投资，或为 Neurolink 和 Boring Company 等较小的项目提供资金，并澄清他并不是声称没有钱。然后，他讨论了共产主义与资本主义的范式，以及情况的实际经济学如何比其背后的意识形态更重要，强调组织需要对最大限度地提高人们的幸福做出反应。
   
  
• 00:10:00 在本节中，Elon Musk 讨论了行业竞争的重要性，以及防止公司利用系统进行监管的必要性。他强调了监管机构在维持公平竞争环境和防止监管俘获方面的作用。马斯克还列举了反竞争行为的例子，例如加州对电动汽车的强制要求，以及汽车公司如何操纵它来推广燃料电池。他强调了竞争推动创新的必要性，并以汽车行业为例，这是一个竞争激烈的领域，产品的改进会带来更大的市场份额。马斯克和采访者随后转而讨论太阳能玻璃屋顶，马斯克设计的太阳能玻璃屋顶与一座古怪的老房子融为一体，以及这种屋顶的好处。
  
  
• 00:15:00 在本节中，埃隆·马斯克 (Elon Musk) 谈到了他创造可持续能源的目标是如何通过在公司之间建立反馈循环来改变世界。他还谈到购买特斯拉是如何帮助应对气候危机的一种方式，因为它支持可持续能源的研究和开发。马斯克分享说，他最初的职业前景主要集中在物理学和计算机，以及他希望如何使用粒子加速器工作，因为这会让他弄清楚宇宙的本质。从那时起，他的目标演变为通过在地球上传播人类文明作为多行星物种来扩大人类意识（包括机器意识）的范围和规模。
  
  
• 00:20:00 在本节中，马斯克讨论了一些激励他改变世界的关键因素。首先，他提到了互联网对人类的变革性影响，几乎可以立即访问世界上所有的信息。然后，他继续讨论其他几个激励因素，包括让生命成为多行星、改变人类基因、开发人工智能和促进可持续能源。他解释说，这些因素对于保持我们的意识和确保人类可持续发展的未来很重要。
  
  
• 00:25:00 在本节中，Elon Musk 讨论了对碳生产征收共同税的必要性，以及随着时间的推移它将如何鼓励对封存技术的创新和投资。他强调，为碳生产制定适当的价格对于鼓励可持续能源和建立更有效的市场体系至关重要。此外，他还分享了使用芯片制造设备改进储能解决方案的愿景，特别是在分子水平上使用用于电动汽车的高能量密度电容器。但是，他得出的结论是，目前不需要这项技术。
  
  
• 00:30:00 在本节中，Elon Musk 和 Sandy Munro 讨论了特斯拉对 Maxwell 的收购以及该公司技术（例如干电极技术）的潜在影响。他们还谈到了特斯拉的电池日，在那里他们将揭示更多令人兴奋的事情，以及特斯拉在电池技术方面的创新如何远远超过其他外包电池技术而不是自己开发的汽车制造商的努力。此外，马斯克谈到了他支持电动汽车的最初动机不是环保，而是需要可持续能源来取代有限的资源，以及随着环境问题的兴起，这变得更加紧迫。讨论结束时，马斯克表达了他对月球基地和载人火星任务的渴望。
  
  
• 00:35:00 在这一部分，Elon Musk 谈到了他们为什么选择中国建设第一个外国超级工厂。中国庞大的汽车消费者群体和潜在的进口关税是主要原因，但中国丰富的人才和动力也至关重要。马斯克提到特斯拉如何通过与中国官员多年的对话，设法在中国获得第一家外资独资汽车工厂。工厂的成功来自于特斯拉在弗里蒙特和内华达州特斯拉工厂的学习，他们从以前的错误中吸取教训，设计了一条更简单、实施更好的生产线。他们发现中国的供应商效率更高，并且能够从美国的现有设备中获得更多产量。
  
  
• 00:40:00 在本节中，埃隆·马斯克 (Elon Musk) 讨论了特斯拉对其生产流程所做的改进，以及在降低成本的同时提高产量的重要性。他指出，上海的 Model 3 车身线比弗里蒙特的要简单得多，这在生产上有很大的不同。马斯克还澄清说，该公司尚未使用 LG Chem 电池，并且仍在解决问题，然后才能将其用于生产系统。他还解决了对其管理风格的误解，称他不会随意解雇人，只是在不得已时才这样做。最后，马斯克谈到了他帮助人类的无私方法，以及如何从 12 岁起就将其作为终生的优先事项。
  
  
• 00:45:00 在本节中，Elon Musk 讨论了他的成长经历和北美之旅。他解释说，他于 1989 年离开南非，最初对美国产生兴趣是因为那里生产的先进技术，尤其是在硅谷。他详细介绍了他仅带着 2,000 加元抵达蒙特利尔，以及他如何前往温哥华，在那里他在小麦农场和木材厂工作。马斯克描述了他在工厂锅炉房工作的最艰巨的工作，他穿着防护服，通过一条小隧道从锅炉中铲出热气腾腾的沙子和覆盖物。
  
  
• 00:50:00 在本节中，Elon Musk 讲述了他在 Zip2 之前的各种零工以及他成为企业家的历程。他提到了一份清洁粮仓的工作，每小时 18 美元，尽管他承认这是一项危险的工作。之后，他在申请大学之前做了几个月的伐木工人。由于加拿大的学费较低，他设法自己支付大学费用。随后，马斯克在宾夕法尼亚大学完成了物理学和经济学学位，在那里他与他人共同创立了 Zip2，这是最早的在线地图和商业目录服务之一。当时，互联网还没有被广泛了解，马斯克和他的团队由于资金紧张，不得不蹲在 YMCA 闲置的办公空间里洗澡。
  
  
• 00:55:00 在本节中，Elon Musk 回忆了他在创办自己的公司 Zip2 之前在 Netscape 的早期尝试。他谈到了他如何试图在 Netscape 找到一份工作但失败了，并最终决定创办自己的软件公司。他还讨论了说服风险资本家投资互联网公司的困难，因为他们中的许多人当时并不熟悉网络世界。然而，Netscape IPO 的成功改变了游戏规则，Davidow Ventures 投资 300 万美元收购了 Zip2 60% 的股份。 Zip2 随后继续开发软件，将报纸带到网上，纽约时报成为其最大的客户之一。尽管拥有先进的软件，但 Zip2 仍难以应对现有媒体公司的过多控制，导致其技术部署不力。
  
  
• 01:00:00 在本节中，两个人讨论了他们在 1990 年代开发早期在线地图技术的经历。他们回忆起使用基于矢量的地图技术（这在当时是一种新颖的方法）所面临的挑战，以及当他们能够在互联网上生成挨家挨户的路线时所感到的兴奋。开发人员指出，他们使用的技术相对原始，但他们的产品是当时最先进的 Java 应用程序。尽管存在局限性，但事实证明，他们开发的矢量地图技术是向前迈出的重要一步，使他们的产品在新兴的在线地图行业中从其他早期竞争对手中脱颖而出。
  
  
• 01:05:00 在本节中，Elon Musk 讲述了他如何从瑞士的一家研究所免费获得神经网络软件。经过如此艰苦的工作，创始人很高兴有人使用他们的技术，特别是因为它没有在其他地方使用。 Elon 还讨论了他的团队如何在没有太多睡眠的情况下熬夜工作，由于资金有限，他们经常睡在办公室的蒲团上。他们在迷你冰箱的炉子上烹制意大利面、蔬菜和豆类，靠这种廉价而简单的饮食维持生计。他们有时会去 Jack in The Box 吃饭，这是该地区为数不多的 24 小时营业的餐厅之一，并且经常交替地背诵整个菜单。
  
  
• 01:10:00 在本节中，埃隆·马斯克 (Elon Musk) 回顾了他和他的团队在公司成立初期所面临的困境，他们不知疲倦地努力为他们的初创公司争取资金和支持。他解释说，他们主要关注的是维持公司的运转，而不是担心他们吃什么或住在哪里，甚至发现自己因签证问题难以留在该国。尽管面临这些挑战，他们还是坚持了下来，并最终从一家著名的 DC 公司获得了资金，这使他们能够购买汽车和租赁公寓，并让马斯克有机会通过该公司获得签证。
  
  
• 01:15:00 在本节中，Elon Musk 和 Joe Rogan 讨论了 Musk 之前的商业投资，包括他早期帮助企业创建网站的互联网公司。马斯克解释说，当时很多商家都不知道互联网是什么，为了获得客户，他们不得不挨家挨户推销。马斯克回忆起与黄页负责人的一次谈话，他认为在线页面永远不会取代纸张，但马斯克知道互联网将会成功。马斯克还谈到了 PayPal 如何颠覆银行业并允许即时支付，这极大地提高了交易速度。最后，马斯克反思了当一个行业被颠覆时，像通用汽车这样的主要参与者会如何迅速退出，特斯拉刚起步时就是这种情况。
  
  
• 01:20:00 在本节中，埃隆·马斯克 (Elon Musk) 讨论了他过去使用在线城市指南和商业目录 Zip2 的经历，以及报纸如何成为比行业参与者更好的合作伙伴。他解释说，报纸的分类广告业务正在被 Craigslist 蚕食，一些参与者对未来有了更好的展望。马斯克和他的团队通过为纽约时报、费城问询报和芝加哥论坛报等主要报纸提供技术服务，帮助他们找到创收的商业模式。然后，他深入探讨了他是如何进入可持续能源领域的，他说在出售 Zip2 之后，他意识到自己已经建立了令人难以置信的技术，但并未被使用。他想在互联网上再做一件事，以表明技术在正确使用时可以发挥作用，因此他想到了以信息形式存在的东西，也不是高带宽，最终导致他创建了 PayPal。

[MetaQuotes]

Demis Hassabis 博士：使用人工智能加速科学发现

DeepMind 的联合创始人兼首席执行官于 2022 年 5 月 17 日星期二在牛津的谢尔登剧院发表了一场重要的公开演讲

Demis Hassabis 博士：使用人工智能加速科学发现

DeepMind 的首席执行官兼联合创始人 Demis Hassabis 博士讨论了他的职业历程，正是这一历程促使他使用 AI 来加速科学发现。 DeepMind 专注于构建通用学习系统，这些系统直接从经验中通过第一性原理进行学习，并将深度学习或深度神经网络与强化学习相融合。 Hassabis 博士解释了 AlphaGo 和 AlphaZero 如何使用 AI 来加速科学发现，其中 AlphaFold 能够预测蛋白质的 3D 结构。 AlphaFold 2 系统达到了原子精度，平均得分误差小于 1 埃，并在全球数百篇论文和应用中使用。

他还讨论了人工智能在彻底改变生物学领域，特别是药物发现方面的潜力。他强调负责任地构建人工智能并使用科学方法管理风险和收益的重要性。 Hassabis 博士还解决了与在神经科学、意识和自由意志中使用人工智能相关的伦理问题，强调需要哲学家、伦理学家和人文学科参与的多学科方法。他认为人工智能可以通过虚拟模拟为道德和政治科学领域做出贡献，但他承认人类及其动机的复杂性。最后，Hassabis 博士讨论了研究人工神经网络的挑战以及在未来十年内更好地了解这些系统的必要性。

• 00:00:00 在本节中，演讲者、DeepMind 首席执行官兼联合创始人 Demis Hassabis 博士讨论了他使用人工智能加速科学发现的职业历程。他表达了人工智能作为有史以来最有益的技术之一的潜力，但指出了考虑重大伦理问题的重要性。 Hassabis 博士随后谈到了 DeepMind 专注于构建通用学习系统，比如他们的 AlphaFold 系统，成功解决了蛋白质结构预测 50 年的 Grand Challenge。他强调了使用人工智能解决现实世界中重要问题的潜力，尤其是在科学发现领域。
  
  
• 00:05:00 在本节中，Demis Hassabis 博士谈到了 2010 年 DeepMind 的成立，以及最初的目标是如何构建通用人工智能 (AGI) 以推进科学并造福人类。他解释说，构建 AI 有两种广泛的方法，第一种是传统逻辑或专家系统，它仅限于程序员的预见。第二种是学习系统，它受神经科学的启发，直接从经验中通过第一原理为自己学习。他谈到了 DeepMind 对学习系统的特殊看法，该系统将深度学习或深度神经网络与强化学习融合在一起。这种组合使他们能够构建环境或数据模型，并根据对该环境的理解做出决策。
  
  
• 00:10:00 在本节中，Demis Hassabis 博士解释了深度强化学习的工作原理以及它如何通过使 AI 系统能够使用环境的内部模型从反复试验中学习来加速科学发现。强化学习涉及使用来自环境的观察来构建和更新内部模型，并选择最能让代理更接近其目标的行动。这种学习机制类似于哺乳动物（包括人类）大脑的工作方式，是通向通用人工智能的一种途径。 Hassabis 博士还提供了 AlphaGo 的概述，AlphaGo 是一个旨在在传统逻辑和专家系统无法解决的围棋比赛中击败世界冠军的程序。
  
  
• 00:15:00 在本节中，Demis Hassabis 博士讨论了在学习系统中使用 AI 来近似直觉的过程，特别是在开发 AlphaGo 系列程序时。这些系统经过自我对弈训练，可以评估位置并选择最有用的动作。初始神经网络没有知识并且随机移动。该网络与自身进行的 100,000 次比赛的数据形成了一个数据集，该数据集用于训练另一个神经网络，该网络预测哪一方将获胜以及最有可能在特定位置采取哪一步。在第一和第二网络之间进行迷你锦标赛，如果第二网络获胜，则替换第一网络。这个过程继续进行，逐渐生成更好的数据集，直到达到 55% 的获胜率，之后开始下一阶段的开发，在大约 17-18 次迭代中产生比世界冠军水平更好的结果。
  
  
• 00:20:00 在本节中，Demis Hassabis 博士解释了如何使用 AI，特别是 AlphaGo 来加速科学发现。 AlphaGo利用神经网络系统和蒙特卡洛树搜索算法来约束围棋游戏中巨大的搜索空间，使其更易于处理。该系统非常先进，它改变了人类看待围棋游戏的方式，并且从此也彻底改变了科学研究领域。例如，AlphaGo 帮助研究了蛋白质折叠，这对药物开发和抗击疾病至关重要。
  
  
• 00:25:00 在本节中，Demis Hassabis 博士讨论了 AlphaGo 和 AlphaZero 的开发，这两个 AI 系统经过训练可以玩围棋和国际象棋等棋盘游戏。 AlphaGo 在 2016 年击败了围棋世界冠军，这让围棋界感到惊讶，因为 AlphaGo 的走法不是它可以从人类下棋中学到的。 Hassabis 博士随后解释了这项技术是如何被推广到 AlphaZero 的，它被训练可以玩所有的双人游戏。 AlphaZero 能够在四个小时的训练中击败最好的手工制作的国际象棋程序，并提出了一种全新的国际象棋风格，这种风格在美学上更令人愉悦，因为它更倾向于移动而不是物质。
  
  
• 00:30:00 在本节中，DeepMind 的联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis 讨论了人工智能程序 Alpha Zero 的独特功能，以及它与传统国际象棋引擎的区别。 Alpha Zero 评估所涉及的位置和模式的能力，以及平衡它学到的因素的能力，使其比具有数千条手工规则的传统国际象棋引擎更高效。它也不必克服硬编码国际象棋引擎必须计算的内置规则。该程序 Alpha Zero 在包括 Atari 和星际争霸 2 在内的游戏中取得了突破性的突破，但 Hassabis 认为 Alpha Zero 标志着最激动人心的时刻。
  
  
• 00:35:00 在本节中，Demis Hassabis 博士讨论了他如何使用 AI 来加速科学发现。他解释说，他寻找具有三个关键特征的科学问题：庞大的搜索空间、可以优化的明确目标函数、大量可供学习的数据或可以生成数据的精确模拟器。使用这个框架，他的团队已经确定蛋白质折叠是一个完全符合这些标准的问题。蛋白质折叠是仅根据氨基酸序列预测蛋白质 3D 结构的经典问题，这项工作直到最近才通过艰苦的实验完成。这个问题极其复杂，其搜索空间估计包含平均大小蛋白质的 300 种可能构象的 10 次方。希望通过使用 AI，可以通过计算解决这个问题，开启一个全新的科学发现分支。
  
  
• 00:40:00 在本节中，Demis Hassabis 博士讨论了他在 90 年代作为剑桥大学本科生时如何对蛋白质折叠问题产生兴趣，但直到他看到由David Baker 在 2000 年代的实验室，他意识到用 AI 解决问题的潜力。 Hassabis 博士解释说，当他们开始从事 AlphaFold 项目时，他们能够进入蛋白质折叠领域，因为蛋白质折叠领域已经停滞了十多年。他们发现称为 CASP 的盲目预测竞赛特别有用，因为它使他们能够根据实验的基本事实评估他们的预测，从而在该领域取得重大进展。
  
  
• 00:45:00 在本节中，Demis Hassabis 博士讨论了他的团队随着 AlphaFold 1 和 2 的开发在蛋白质折叠领域取得的突破。AlphaFold 1 将蛋白质折叠预测的平均准确度提高了 50%，得分接近 60 GDT，而 AlphaFold 2 达到了原子精度，平均得分小于 1 埃误差。 Casp 组织者和 John Mull 宣称，AlphaFold 2 开发后，结构预测问题已经基本解决。该系统需要 32 个组件算法，每个部分都是其成功所必需的。关键的技术进步是使系统完全端到端，使用基于注意力的神经网络来推断隐式图结构，并采用循环迭代阶段方法。
  
  
• 00:50:00 在本节中，Demis Hassabis 博士讨论了 AlphaFold 的开发，AlphaFold 是一个复杂的人工智能系统，可以预测蛋白质的结构。该系统需要在不影响学习的情况下消除卷积偏差并包含进化和物理约束。 AlphaFold 的开发过程需要一个由生物学家、物理学家、化学家和机器学习者组成的多学科团队来构建它。虽然大多数系统都追求通用性，但开发 AlphaFold 是为了寻找蛋白质的结构，这需要厨房水槽的方法。 AlphaFold 2 只用了两周的训练时间，预测可以在单个 GPU 上完成，用于预测人体蛋白质组中每一种蛋白质的结构，包括大约 20,000 种蛋白质。该系统分别以高精度预测了蛋白质组中 36% 和 58% 的蛋白质，这是之前 17% 实验覆盖率的两倍多。
  
  
• 00:55:00 在本节中，Demis Hassabis 博士描述了如何将 Alpha Fold 用作疾病蛋白预测因子，这在阿尔茨海默氏症等疾病中很重要。他们还为系统开发了一种方法来预测自己对预测的信心，使生物学家可以轻松评估预测的质量。该团队优先考虑被忽视的热带病，并免费发布数据，不受限制地供任何人使用。在短短九个月内，Alpha Fold 已被用于数百篇论文和应用程序，190 个国家/地区的 500,000 名研究人员使用该数据库，并查看了 150 万个结构。
  
  
• 01:00:00 在本节中，Demis Hassabis 博士分享了 AI 彻底改变生物学领域的潜力，并将其描述为一种潜在的完美机制，可以使 AI 由于其作为信息处理系统的基本作用而发挥作用。他还认为，AlphaFold 的成功证明了与传统的数学方法相比，机器学习可能是处理生物学中复杂现象的更好方法。 Hassabis 博士解释说，DeepMind 的团队正在加倍努力，在 DeepMind 及其新的分拆公司 Isomorphic Labs 内，他们将专注于药物发现。最后，他强调了负责任地构建 AI 以确保其惠及所有人的重要性。
  
  
• 01:05:00 在本节中，Demis Hassabis 博士强调了人工智能中道德和安全的重要性，以及它如何取决于我们如何部署和使用它。出于这个原因，有必要在像新成立的道德研究所这样的地方进行广泛的辩论，以确保我们在这些系统的设计和部署决策中获得尽可能广泛的意见。 DeepMind 在起草谷歌的人工智能原则方面发挥了关键作用，有助于提前识别和减轻潜在风险和危害。 Hassabis 博士建议使用科学方法，而不是快速行动和破坏事物，包括深思熟虑、提前预见、假设生成、严格和仔细的测试以及受控测试来管理 AI 的风险和收益。
  
  
• 01:10:00 在本节中，Demis Hassabis 强调了控制测试和同行评审在科学方法中的重要性，他认为这是工程领域所缺乏的。他还强调需要以尊重、谨慎和谦逊的态度对待通用人工智能。 Hassabis 认为，如果人工智能做得好，它可能成为有史以来最伟大、最有益的技术，并将人工智能视为帮助科学家更好地了解宇宙的终极通用工具。他承认在人工智能应用方面存在伦理问题，并认为这些问题的决策不应完全落在开发商和企业的肩上，政府也应该发挥作用。
  
  
• 01:15:00 在本节中，Demis Hassabis 博士讨论了人工智能在神经科学中的潜力以及人工智能如何帮助揭开人类思维的奥秘。他强调需要采用涉及哲学家、伦理学家、神学家和人文学科的多学科方法来解决围绕利用人工智能实现意识或自由意志的伦理问题。哈萨比斯博士还断言，DeepMind 有一个机构审查委员会，从各个方面评估研究项目，并吸收外部专家，包括生物学家和生物伦理学家。随着 AI 系统变得越来越强大，对世界的影响越来越大，Hassabis 博士承认，需要做更多的工作来更积极地应对伦理挑战。
  
  
• 01:20:00 在本节中，Hassabis 讨论了 DeepMind 的组织和文化感受，以及他们如何成功地将初创公司（能量、创造力和步伐）和学术研究（蓝天思维）的最佳方面结合起来，同时纳入规模和像谷歌这样的大公司的资源。他提到，挑战在于在发展和避免官僚作风的同时保持初创公司的敏捷性和速度。他还建议 DeepMind 的方法可以作为其他宏伟项目的蓝图。当被问及使用 AI 构建社交网络时，Hassabis 质疑表面联系的价值，并建议使用科学方法来思考此类项目的后果和指标。他强调找到正确问题的重要性，这本身就是一个挑战。
  
  
• 01:25:00 在本节中，Demis Hassabis 博士以人类及其动机的复杂性为由，承认人工智能涉足道德和政治科学领域的困难。然而，他认为人工智能可以通过创建具有数百万代理人的虚拟模拟来为这些领域做出贡献，允许对不同的政治制度和经济模型进行实验和测试，而无需实时实施的后果。他强调了让 AI 变得不那么不透明和更加透明的重要性，这与神经科学在理解大脑方面的进步相当。
  
  
• 01:30:00 在本节中，Demis Hassabis 博士讨论了研究人工神经网络的挑战，指出访问每个神经元或网络中的人工神经元意味着科学家可以完全控制实验条件。然而，像 AlphaGo 这样的人工系统的快速发展特性在研究人员得出结论时已经过时，这带来了挑战。尽管如此，Hassabis 博士认为，在未来十年内，我们将看到对这些系统的更好理解，包括大型模型和 AlphaFold 类型的东西，这些东西足够有趣，值得花时间研究。