机器学习(深度学习)编年史
《机器学习》ppt课件完整版
软间隔与正则化
为了处理噪声和异常值， 可以引入软间隔，并通过 正则化参数来平衡间隔最 大化和误分类点的惩罚。
决策树与随机森林
决策树 一种易于理解和实现的分类与回归算法， 通过递归地划分特征空间来构建树形结
构。
随机森林
一种集成学习方法，通过构建多棵决 策树并结合它们的输出来提高模型的
泛化性能。
剪枝
为了避免决策树过拟合，可以采用剪 枝技术来简化树结构，包括预剪枝和 后剪枝。
特征重要性
随机森林可以计算每个特征的重要性 得分，用于特征选择和解释模型。
集成学习方法
Bagging
通过自助采样法（bootstrap sampling）生成多个数据集，然 后对每个数据集训练一个基学习 器，最后将所有基学习器的输出 结合起来。
Boosting
一种迭代式的集成学习方法，每 一轮训练都更加关注前一轮被错 误分类的样本，通过加权调整样 本权重来训练新的基学习器。
01
RNN基本原理
解释RNN的基本结构和工作原理， 包括输入、隐藏状态和输出等。
03
序列到序列模型
阐述序列到序列模型在机器翻译、 语音识别等领域的应用。
02
LSTM与GRU
介绍长短时记忆网络（LSTM）和 门控循环单元（GRU）等RNN改进
模型的结构和原理。
04
注意力机制
介绍注意力机制在RNN中的应用， 提高模型对关键信息的关注度。
正则化 为了解决过拟合问题，可以在损失函数中加入正则化项， 如L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（Ridge回归）。
支持向量机（SVM）
01
02
03
二分类问题
SVM最初是为二分类问题 设计的，通过寻找一个超 平面来最大化正负样本之 间的间隔。
深度学习发展历史
深度学习发展历史
深度学习的发展可以追溯到上世纪五六十年代。
其起源大致可以分为两个阶段：机器学习和神经网络。
其中机器学习主要包括基于决
策树的分类以及基于回归的回归问题。
而神经网络则是学习通过反向
传播（逐步反馈）算法来实现的。
1986年，Hinton等人发表了一篇名为"Learning Internal Representations by Back-propagating Errors"的论文，提出了反向传播算法，这一算法使得深度学习得到了认可，开始发展成为今天常
用算法。
2001年，Vincent等人开发了第一个叫做“Deep Belief Networks” (DBN)的深度学习算法，DBN增加了一个重要元素，即深度因子，通过提取大量特征来解决当时存在的机器学习问题，算法也在
表现出出色的性能。
2006年，Hinton等人提出了一种叫做“Stacked Auto-Encoder” (SAE)的深度学习算法，这一算法把一些对象堆叠在一起构成一个多层的网络，从而使得数据的特征表达更丰富、更全面。
2012年，谷歌用深度学习的方法完成的一个非常著名的项目，即：基于图像分类中的"ImageNet Challenge"问题。
这一成果代表了深度
学习在实践中表现出色，可以用于实际应用场景，其开创了深度学习
在大数据分析和智能分析方面的可能性，有力推动了深度学习发展进
入一个新的高度发展期。
从上述简介可以看出，深度学习的发展历程经历了从机器学习到神经网络、从反向传播到深度因子、从SAE到图像分类的演变和发展
过程。
机器学习技术的发展演变及其特点
机器学习技术的发展演变及其特点机器学习（Machine Learning）是指计算机通过分析和理解数据，自动获取知识和经验，并利用它们来做出决策和预测的一种技术。
随着信息技术的快速发展，机器学习技术也在不断演变，取得了长足的进步。
下面将对机器学习技术的发展演变及其特点进行详细说明。
1. 传统机器学习技术的发展传统机器学习技术的发展可以追溯到20世纪50年代，当时主要以统计学方法为基础，通过建立数学模型来对数据进行分析。
其中最著名的方法是线性回归、逻辑回归和决策树等。
这些方法的特点是依赖人工选择特征和指定参数，且算法复杂度往往较高。
2. 深度学习的兴起近年来，随着计算机硬件性能的提升和大数据的出现，深度学习（Deep Learning）技术逐渐兴起。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其特点是采用了多层次的神经元模型，可以自动从数据中学习抽取特征。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果，并成为当前机器学习技术发展的主要方向。
3. 强化学习的突破强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过与环境进行交互并根据反馈信号调整行为的学习方法。
与传统的监督学习和无监督学习不同，强化学习侧重于通过试错来学习最优策略。
近年来，强化学习在游戏领域取得了巨大成功，如AlphaGo赢得围棋世界冠军。
强化学习的特点是对于环境的建模和状态空间的搜索要求较高，但其在动态决策和智能控制等领域具有广阔的应用前景。
4. 自监督学习的创新自监督学习（Self-supervised Learning）是一种利用数据本身进行标签预测的学习方法。
传统机器学习方法需要人工标记数据，而自监督学习通过利用大量未标记数据，通过模型自动生成标签，降低了数据标记的成本。
自监督学习的特点是可以在大规模数据上进行训练，且可以学习到数据中的隐含结构和规律，提高了机器学习的效率和准确性。
5. 可解释性和公平性的关注随着机器学习的广泛应用，人们对模型的可解释性和公平性提出了更高的要求。
深度学习的发展历程
深度学习的发展历程
深度学习起源于人工神经网络的发展。
1943年，心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts提出了第一个人工神经元模型，被认为是现代神经网络的基础。
但是由于计算能力的限制和数据不足，人工神经网络的发展进展缓慢。
在20世纪80年代，认知心理学家Rumelhart、Hinton和Williams提出了双层的反向传播算法，缓解了训练深层神经网络的问题。
然而，这一算法仍然受到严重的计算成本和数据限制，深度学习的发展陷入停滞。
随着计算机技术的飞速发展，特别是图形处理单元（GPU）的普及，深度学习逐渐复苏。
2006年，多伦多大学的Geoffrey Hinton等人提出了深度置信网络（DBN），并成功应用于语音识别任务。
这标志着深度学习的复兴。
2009年，Hinton和他的学生Alex Krizhevsky改进了深度卷积神经网络（CNN）的训练方法，并在ImageNet图像分类竞赛中取得了突破性的胜利。
这一成果引起了学术界和产业界的广泛关注，深度学习开始受到各个领域的追捧。
随后的几年里，深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域都取得了重大突破。
2012年，Google推出了深度学习框架TensorFlow，使得深度学习更加易用和普及。
如今，深度学习已经成为人工智能领域的核心技术之一。
凭借强大的处理能力和巨大的数据集，深度学习在图像识别、自然
语言处理、语音合成等任务上取得了惊人的成果。
随着硬件和算法的不断发展，深度学习仍然在不断推进，为未来的智能化社会提供更多可能性。
机器学习的突破与2024年
公平性定义：确保不同群体在 算法结果中受到平等对待
挑战来源：数据集偏见、算法 设计偏见、应用场景偏见等
解决方案：数据清洗、算法优 化、公平性评估等
机遇：推动机器学习领域的公 平性和透明度，提高公众信任 度
数据隐私和安全： 如何保护用户数据 不被滥用或泄露
2020年代：机器学习与产业的深度融合，广泛应用于 医疗、金融、交通等领域，推动产业升级和创新发展。
1950年代：决策树和感知 器的提出
1980年代：神经网络的兴 起和衰落
1990年代：支持向量机和 核方法的发展
2000年代：深度学习的崛 起和突破
2010年代：生成对抗网络 和强化学习的发展
2020年代：自监督学习和 联邦学习的兴起
自动驾驶汽车：机器学习技术在自动驾驶汽车中的应用，包括图像识别、语音识别、自然语 言处理等。
公共交通系统优化：利用机器学习算法优化公共交通系统的调度和运营，提高效率和减少拥 堵。
交通违法行为检测：利用机器学习算法检测交通违法行为，如超速、闯红灯等，提高道路安 全。
智能制造：通过机器学习算法优化生产流程，提高生产效率 质量控制：利用机器学习技术进行产品质量检测和预测，减少不良品率 设备维护：通过机器学习预测设备故障，实现提前维护和维修，降低停机时间 供应链管理：利用机器学习优化供应链管理，提高库存周转率和物流效率
算法偏见：如何避 免算法在训练和预统出现问题时，如 何确定责任归属
人机协作：如何确 保人类与AI系统之 间的协作安全、有 效且符合伦理要求
市场需求：随着人工智能技术的发展，各行各业对机器学习的需求日益增长
技术进步：机器学习技术不断进步，使得其在各个领域的应用更加广泛和深入
机器学习的发展历史介绍
机器学习的发展历史介绍从1642年Pascal发明的手摇式计算机，到1949年Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。
事实上，1950年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。
到了1952年，IBM的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel，被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。
它能够通过观察棋子的走位来构建新的模型，用来提高自己的下棋技巧。
塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移，程序的棋艺变得越来越好[1]。
塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识，并在1956年正式提出了“机器学习”这一概念。
他认为“机器学习是在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域”。
对机器学习的认识可以从多个方面进行，有着“全球机器学习教父”之称的Tom Mitchell则将机器学习定义为：对于某类任务T和性能度量P，如果计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，就称这个计算机程序从经验E学习。
这些定义都比较简单抽象，但是随着对机器学习了解的深入，我们会发现随着时间的变迁，机器学习的内涵和外延在不断地变化。
因为涉及到的领域和应用很广，发展和变化也相当迅速，简单明了地给出“机器学习”这一概念的定义并不是那么容易。
普遍认为，机器学习(Machine Learning，常简称为ML)的处理系统和算法是主要通过找出数据里隐藏的模式进而做出预测的识别模式，它是人工智能(Artificial Intelligence，常简称为AI)的一个重要子领域，而人工智能又与更广泛的数据挖掘(Data Mining，常简称为DM)和知识发现(KnowLEDge Discovery in Database，常简称为KDD)领域相交叉。
1956年机器学习的概念由Arthur Samuel正式提出。
机器学习的发展历程
机器学习的发展历程机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）领域的一个重要分支，其发展历程可以追溯到上世纪五六十年代。
以下按时间顺序梳理了机器学习的重要发展阶段和里程碑事件。
1. 逻辑回归（1957年）：逻辑回归是早期机器学习算法之一，用于二分类问题。
由美国统计学家David Cox开发，被广泛应用于生物学和医学领域。
2. 人工神经网络（1958年）：美国心理学家Frank Rosenblatt提出了感知器模型，该模型模拟了生物神经元的功能。
这是神经网络在机器学习中的首次应用。
3. 决策树算法（1963年）：美国计算机科学家Leo Breiman开发了决策树算法，通过一系列的决策节点将数据划分成不同的类别或子集。
决策树在数据挖掘和分类问题中被广泛使用。
4. 支持向量机（1992年）：由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis提出，支持向量机是一种强大的分类算法，通过在特征空间中构造最优超平面实现分类。
5. 集成学习（1994年）：通过将多个弱学习器组合成强学习器，以取长补短，提高分类性能。
Adaboost是最早的集成学习算法之一。
6. EM算法（1997年）：EM算法由Arthur Dempster、NanLaird和Donald Rubin提出，用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。
7. K-近邻算法（2001年）：K-近邻算法是一种基于实例的学习方法，利用已知样本进行分类或回归预测。
根据最邻近的K 个样本确定未知样本的类别。
8. 深度学习（2012年）：深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。
由于其强大的学习能力和特征表示能力，深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展。
9. 强化学习（2013年）：强化学习是一种通过与环境交互学习策略的机器学习方法。
AlphaGo的胜利，标志着强化学习在游戏领域的成功，并为其在其他领域的应用带来了更多关注。
机器学习的前世今生：一段波澜壮阔的历史
机器学习的前世今生：一段波澜壮阔的历史Machine Learning一部气势恢宏的人工智能发展史AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。
作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。
如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
但也许我们不曾想到的事机器学习乃至人工智能的起源，是对人本身的意识、自我、心灵等哲学问题的探索。
而在发展的过程中，更是融合了统计学、神经科学、信息论、控制论、计算复杂性理论等学科的知识。
总的来说，机器学习的发展是整个人工智能发展史上颇为重要的一个分支。
其中故事一波三折，令人惊讶叹服，颇为荡气回肠。
其中穿插了无数牛人的故事，在下面的介绍中，你将会看到以下神级人物的均有出场，我们顺着ML的进展时间轴娓娓道来：基础奠定的热烈时期20世纪50年代初到60年代中叶Hebb于1949年基于神经心理学的学习机制开启机器学习的第一步。
此后被称为Hebb学习规则。
Hebb学习规则是一个无监督学习规则，这种学习的结果是使网络能够提取训练集的统计特性，从而把输入信息按照它们的相似性程度划分为若干类。
这一点与人类观察和认识世界的过程非常吻合，人类观察和认识世界在相当程度上就是在根据事物的统计特征进行分类。
从上面的公式可以看出，权值调整量与输入输出的乘积成正比，显然经常出现的模式将对权向量有较大的影响。
在这种情况下，Hebb 学习规则需预先定置权饱和值，以防止输入和输出正负始终一致时出现权值无约束增长。
Hebb学习规则与“条件反射”机理一致，并且已经得到了神经细胞学说的证实。
比如巴甫洛夫的条件反射实验：每次给狗喂食前都先响铃，时间一长，狗就会将铃声和食物联系起来。
以后如果响铃但是不给食物，狗也会流口水。
1950年，阿兰·图灵创造了图灵测试来判定计算机是否智能。
深度学习的起源与发展趋势
深度学习的起源与发展趋势近年来，深度学习已经成为人工智能领域的热门话题。
它以其强大的模式识别和数据处理能力，引领着人工智能技术的发展。
本文将从深度学习的起源、基本原理以及未来的发展趋势等方面进行探讨。
一、深度学习的起源深度学习的起源可以追溯到上世纪80年代，当时科学家们开始尝试构建多层神经网络来解决模式识别问题。
然而，由于当时计算能力有限，多层神经网络的训练非常困难，导致深度学习的发展进展缓慢。
直到2006年，加拿大多伦多大学的Geoffrey Hinton等科学家提出了一种称为“深度信念网络”的算法，这一算法通过预训练和微调的方式解决了多层神经网络的训练难题。
深度信念网络的成功标志着深度学习进入了一个崭新的时代。
二、深度学习的基本原理深度学习的基本原理是通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经网络结构，实现对复杂数据的高效处理和模式识别。
深度学习的核心是神经网络的训练和优化。
在神经网络的训练过程中，首先需要准备大量的标注数据，这些数据将作为训练集。
然后，通过前向传播和反向传播的方式，不断调整神经网络中的权重和偏置，以最小化预测值与真实值之间的误差。
这个过程需要大量的计算资源和时间，但却能够实现对复杂数据的高效处理。
三、深度学习的发展趋势1. 硬件加速：随着深度学习的快速发展，对计算资源的需求越来越高。
为了满足这一需求，研究人员开始探索各种硬件加速技术，例如图形处理器（GPU）和专用的深度学习芯片。
这些硬件加速技术可以大幅提升深度学习的计算速度，加快模型的训练和推理过程。
2. 结合领域知识：深度学习在图像、语音和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
然而，在某些特定的领域，深度学习仍然存在一些挑战。
为了解决这些挑战，研究人员开始探索如何结合领域知识和深度学习模型，以提升模型的性能和泛化能力。
3. 强化学习与深度学习的结合：强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的方法。
近年来，研究人员开始将强化学习与深度学习相结合，以实现更加智能和自适应的决策和控制。
深度学习发展历史
深度学习发展历史
深度学习作为机器学习的一个重要分支，是一种用来模拟人类大
脑进行计算思维的技术，被称之为“人工智能”技术。
深度学习发展
历史可以追溯到1940年，那时候开始出现了一些单结构成功案例，但
是深度学习真正发展起来是在80年代里，当时有关工作坊推动了深度
学习的发展，把它带到了一个新的高度。
90年代之后，深度学习得到了进一步的发展，出现了一些新的有效的模型，比如卷积神经网络(CNN)，递归神经网络(RNN)等，这些模
型在自然语言处理(NLP)，语音识别，计算机视觉等领域有着重大影响。
进入21世纪，深度学习着实成为了研究人工智能的热点，凸显
出来了深度学习在实际应用中是多么有效。
大量的数据和计算资源，
以及越来越多的新算法，使得深度学习在很多领域都有着显著的进步
和应用，比如搜索引擎，图像分类，自动驾驶等。
特别是在机器人，
医疗，金融领域的应用，这是深度学习的重要领域。
在未来，深度学习将会继续发展，因为有更多的新算法出现，也
因为我们需要研究新的方法来解决复杂的问题，比如语言理解，情感
分析等。
深度学习将会发挥重要作用，让未来的人工智能更聪明，更
有效率。
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一、 引言
机器学习（Machine Learning， ML）可以认为是：通过数据，算法使得机器从大量历 史数据中学习规律，从而对新样本做分类或者预测。它是人工智能（Artificial Intelligence， AI）的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，主要使用 归纳、综合的方法获取或总结知识。
图 7 决策树算法 1995 年，Yan LeCun 提出了卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）[14]， 受生物视觉模型的启发，通常有至少两个非线性可训练的卷积层，两个非线性的固定卷积层， 模拟视觉皮层中的 V1，V2，Simple cell 和 Complex cell，在手写字识别等小规模问题上，取 得了当时世界最好结果，但是在大规模问题上表现不佳。
图 4 AD 算法流程图 1974 年，Werbos 首次提出把 BP 算法的思想应用到神经网络，也就是多层感知机 （Multilayer Perception，MLP）[4]，并在 1982 年实现[5]，就是现在通用的 BP 算法，促成 了第二次神经网络大发展。MLP 或者称为人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN） 是一个带有单隐层的神经网络。
图 5 MLP 模型 1985-1986 年，Rumelhart，Hinton 等许多神经网络学者成功实现了实用的 BP 算法来 训练神经网络[6][7]，并在很长一段时间内 BP 都作为神经网络训练的专用算法。
图 6 反向传播算法效果图 1986 年，J.R.Quinlan 提出了另一个同样著名的 ML 算法——决策树算法（ID3）[8]，决 策树作为一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，而且紧随其后涌 现出了很多类似或者改进算法，如 ID4，回归树，CART 等。 ID3 算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3 算法起源于概念学习系统（CLS），以 信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高 信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。
图 1 Arthur Samuel 的西洋棋 1957 年，Rosenblatt 发明了感知机（或称感知器，Perceptron）[1]，是神经网络的雏形， 同时也是支持向量机的基础，在当时引起了不小的轰动。感知机是二类分类的线性分类模型， 其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1 和-1 二值。感知机对应于输入空间（特 征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训 练数据进行线性划分的分离超平面。
图 2.1 感知机算法
其实设计感知器的初衷是制造一个识别用的机器，而不是一个算法。虽然它的第一次实 现是在 IBM704 上安装的软件中，但它随后在定制的硬件实现“Mark1 感知器”。这台机器是 用于图像识别，它拥有一个容量为 400 的光电池阵列，随机连接到“神经元”，连接权重使用 电位编码，而且在学习期间由电动马达实施更新。
图 3 XOR 问题 1970 年 ， Seppo Linnainmaa 首 次 完 整 地 叙 述 了 自 动 链 式 求 导 方 法 （ Automatic Differentiation，AD）[3]，是著名的反向传播算法（Back Propagation，BP学习阶段
1. Arthur Samuel 1959 年，IBM Arthur Samuel 的写出了可以学习的西洋棋程序，并发表了一篇名为《Some
Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers》的论文中，定义并解释了一个新 词—机器学习（Machine Learning，ML）。将机器学习非正式定义为”在不直接针对问题进 行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域”。
图 2.2 Mark1 感知器 1960 年，Widrow 发明了 Delta 学习规则，即如今的最小二乘问题，立刻被应用到感知 机中，并且得到了一个极好的线性分类器。Delta 学习规则是一种简单的有导师学习算法， 该算法根据神经元的实际输出与期望输出差别来调整连接权，其数学表示如下：
1969 年，Minskey 提出了著名的 XOR 问题[2]，论证了感知器在类似 XOR 问题的线性 不可分数据的无力，以至于其后十年被称为“冷静时期”，给感知机画上了一个逗号，以洪 荒之力将如火如荼将的 ML 暂时封印了起来。Rosenblatt 在这之后两年郁郁而终与此也不 无关系，虽然当时 Rosenblatt 才 43 岁，虽然 Rosenblatt 死于游艇意外事故……
图 8 用于手写字识别的 LeNet 1995 年，Vapnik 和 Cortes 提出了强大的支持向量机（Support Vector Machine，SVM） [9]，主要思想是用一个分类超平面将样本分开从而达到分类效果，具有很强的理论论证和实 验结果。至此，ML 分为 NN 和 SVM 两派。
图 9 支持向量机 1997 年，Freund 和 Schapire 提出了另一个坚实的 ML 模型 AdaBoost[10]，该算法最大 的特点在于组合弱分类器形成强分类器，可以形象地表述为：“三个臭皮匠赛过诸葛亮”，分 类效果比其它强分类器更好。
图 10 AdaBoost 算法 2001 年，随着核方法的提出[12]，SVM 大占上风，它的主要思想就是通过将低维数据 映射到高维，从而实现线性可分。至此，SVM 在很多领域超过了 NN 模型。除此之外，SVM 还发展了一系列针对 NN 模型的基础理论，包括凸优化、范化间隔理论和核方法。
作为一门交叉领域学科，它涉及到概率论，统计学，凸分析，最优化，计算机等多个学 科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，重新组织 已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
本文将以时间为顺序，从两个大阶段介绍机器学习，第一部分介绍浅层学习阶段，第二 部分介绍深层学习阶段，就是所谓的深度学习。