华盛顿大学教授Pedro Domingos:盘点机器学习领域的五大流派(附演讲ppt)

华盛顿大学教授Pedro Domingos在本周结束的ACM Webminar上介绍了他认为的机器学习五大流派。他认为,机器学习中符号主义者的代表人物是Mitchell、 Muggleton、Quilan,联结主义者代表是LeCun、Hinton和Bengio,进化主义代表是Koda、Holland以及Lipson,贝叶斯派代表人物是Heckerman,、Pearl和Jordan,Analogizer代表人物是Vapnik等。 机器之心对Pedro Domingos的演讲幻灯片进行了编译和总结:
1、知识从何而来
Pedro Domingos认为,知识来源于进化、经验、文化和计算机。对于知识和计算机的关系,他引用了Facebook人工智能实验室负责人Yann LeCun的一段话:将来,世界上的大部分知识将由机器提取出来,并且将长驻与机器中。
2、计算机如何发现新知识
Pedro Domingos帮助计算机获取新知识,可以通过以下五种方法来实现
  • 填充现存知识的空白
  • 对大脑进行仿真
  • 对进化进行模拟
  • 系统性的减少不确定性
  • 注意新旧知识之间的相似点
3、机器学习的五大流派
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符号主义代表人物
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符号主义算法
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2015-11-28-5联结主义代表人物
2015-11-28-6 神经元和人造神经元 2015-11-28-72015-11-28-8
反向传播算法图示
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谷歌自主识别出猫的神经网络
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进化主义代表人物
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基因算法
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基因编程
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进化机器人
2015-11-28-13Pedro Domingos在这里提到了基于生物进化理论的「海星机器人」,该机器人由佛蒙特大学的Josh Bongard制造,能够通过内部模拟来「感知」自己身体各部件的状况,并进行连续建模,从而在不需要外部编程的情况下自己学会走路,当机器人外部受到破坏,比如说失去了一条腿,它可以重新建模并学习到一种新的行走方式。Josh Bongard在论文《Evolved Machines Shed Light on Robustness and Resilience》(点击下载该论文)中对此进行了详细介绍。
贝叶斯派代表人物
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概率推理
2015-11-28   基于概率统计的贝叶斯算法最常见的应用就是反垃圾邮件功能,贝叶斯分类的运作是借着使用标记与垃圾邮件、非垃圾邮件的关连,然后搭配贝叶斯推断来计算一封邮件为垃圾邮件的可能性。
Analogizer代表人物
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近邻算法nearest neighbor
2015-11-28-17内核机器
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基于该理论的Netflix推荐系统
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4、展望
Pedro Domingos总结了五大流派目前存在的问题和解决方案,但他也重点强调,我们真正需要的是可以一次性解决这些所有问题的统一算法。
5、各学派的综合
表示
  • 概率逻辑(例如马尔可夫逻辑模型)
  • 带权公式,状态分布
评估
  • 后验概率
  • 用户定义的目标函数
最优化
  • 公式发现:基因编程
  • 权值学习:反向传播
6、通用学习者
Pedro Domingos认为,要研究一个解决所有问题的通用算法,创造一个「通用学习者」,还需要很多工作去做。而通用学习者的出现将在以下四方面发挥巨大价值:
  • 家用机器人
  • 全球范围的智力互联网
  • 癌症治疗解决方案
  • 全方位的推荐系统
点击下载Pedro Domingos演讲全文PPT机器之心编辑出品,编辑:赵云峰。
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