ANN算法主要思想,人工智能偏置是什么意思

2024-11-20 20:19:31 文字写作

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ANN算法主要思想

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ANN算法是一种基于人工神经网络的机器学习算法，其主要思想是模拟人类大脑的神经元之间的相互作用，通过训练数据来调整神经元之间的连接权重和偏置，实现对数据的分类、回归、聚类等任务。ANN算法具有较强的非线性建模能力和适应性，可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，并且具有较高的精度和鲁棒性。

为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”

真的数学模型不是一个人两个人努力几个月就搞出来的，现在大部分的工程师能做到会用数学模型就不错了。

所以大部分的工程师就是调参，训练看效果，然后再调参训练看效果，往复循环，

其实调参侠好歹还会调参，标准的那些人呢，那不是更是啥都不会。

调参并不可耻，好的调参侠，非常厉害

算法工程师技术上讲，基本上只和数据和模型打交道。模型就是一个黑色魔法盒，而这个黑盒子就是通过数据和调参而来。

模型中有两类参数，一类我们叫权重，可学习的参数；一类叫超参，需要不停地实验，来确定下来。所谓调参就是调教的后者。当然这些实验，需要专业的设计技巧，不在本文范围之内，感兴趣的可以找吴恩达老师的书看看。

很多人说算法工程师是调参侠，没技术含量。同样都是xgb,为什么有人能拿冠军有人只能很弱？或许你会说特征工程做的好。但换到图像和文本领域，模型的基本就是搭积木，这种搭积木也算是超参，模型的层数，模型的维度。

一项超分辨率比赛，韩国某支队伍获冠军，把大家都认为理所当然的批标准化去掉，意外获得了冠军。

实践很重要，调参不可耻。调的好，可以拿冠军。甚至可以将调参经验写成一篇论文。谷歌当时就有一篇论文，暴力的将各种函数尝试了一遍，发表一篇论文。

有时候是先走实践，再猜测或推测出来的理论。对不对？别管黑猫白猫，能抓耗子就是好猫。目标为导向。

并不是所有的调音师能超出美妙的音乐。虽然就那么几个音符。调参技巧弄得好，可以发论文，可以提升业务指标，带来利润。

大道朝天，可能就两条路：从理论到实践，或从实践道到理论

要么理论深，可以发各种论文。通过理论指导建模，获得更好的效果。
要么实践牛逼，可以拿各种数据比赛冠军。
要么，都牛逼，那就是天才。比如通过实践发现一种好的方法，然后再通过理论来证明他。

不幸的是，大多数人一种都做不到。

厉害的调参侠，也不是那么容易当的。关键是思考，善于思考反思的人，无论是从理论还是实践，都会比机械重复的拿来主义进步快，更容易成为大侠。

调参侠其实和写程序所说的码农差不多的意味，是对从事这个行业人员的调侃。比如写程序的，刚开始都会接触增删改查的业务，做多了都会说curd一样。从事人工智能还有许多的其他名称，比如调包侠，指标奴。

人工智能的技术和知识还是很广泛的，并不只是调参。还有数据和特征工程，数学算法知识等。

确实，现在做人工智能方向的工程师，有不少被称为“调参侠”，但也并不全是。

以我自己为例，我做cv方向（计算机视觉）的，调参在我日常工作中占的比例并不大。

在CV这块，除了超参数外，影响模型效果的主要还是要网络结构、数据和损失函数，这三方面确定下来后，调参基本花不了多少时间。

回归正题！

调参侠，到底调什么参？

在人工智能里面，参数大致可分为2大类：

参数(parameters)/模型参数：由模型通过学习得到的变量，比如权重w和偏置b，这个多半是不能调节的，它是由神经网络自己学习出来的。
超参数：在机器学习中，超参数是在神经网络训练之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。常见的有学习率、迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数等。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。这一般是根据经验进行设定，影响到权重w和偏置b大小的数值。

为什么会被称为“调参侠”？

主要原因有以下2个：

多半是刚入门的算法工程师做的事情，他们不是很懂神经网络的结构、数据分布等等，只能通过调整超参数，以期望获得较好的结果，这样有时候是可行的；
更重要的原因是，GitHub上开源了很多模型，并附上了预训练参数，如常用的检测、分割、分类等等，这些模型都非常成熟，大部分直接调用就可以，然后根据自己的训练数据，稍加修改，就可以得到非常好的结果。公司只要结果，不要求创新，开源项目已经可以做到这点了，所以大多数只要调参即可。

怎么避免成为“调参侠”

目前AI人才竞争越来越激烈，“调参侠”的时代已慢慢过去，这些事情其实根本不需要AI工程师来做，未来的研发工程师就可以承担这些了！几年前如果熟练使用TensorFlow，同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作，但现在不一样了，AI岗位的要求越来越高，对知识的深度也提出了更高的要求。

要想跟上时代，得武装自己，才能不被淘汰。

对于真正的人工智能工程师而言，他们往往是从数据和特征下手的，同时还需要丰富的行业经验。一定要记住一句行业内的谚语，数据和特征才决定算法的上限，而选择的算法和参数只是决定了已逼近这个上限的速度。

做人工智能的人，基本都和数据模型打交道，数据模型除了数据外，还有一个就是模型参数，参数是可调节的，我们通常说的超参数就是要进行调节，去适应数据，当然调参也需要数学功底，对算法的理解，所以，简单的说人家是调参也不太礼貌，人家能做的，你未必能做到。

ai一个单元啥意思

在人工智能（AI）领域，"一个单元"（One Unit）通常是指一个基本的人工神经网络结构，也称为一个神经元或节点。它在 AI 模型中负责处理和计算一部分输入数据，并将结果传递给其他单元。简单地说，一个单元是 AI 模型中负责执行特定任务的最小单位。

人工智能中的神经网络由许多这样的单元组成，它们相互连接并共同完成复杂的数据处理和分析任务。这些单元按照一定的层次结构组织起来，形成了神经网络的层。在一个层中，所有单元都接收来自前一层的输入，并生成一个输出，然后将输出传递给下一层。通过这种方式，神经网络可以在各个层次上识别复杂的模式、特征和关联。

在深度学习和其他 AI 技术中，神经网络的单元可以采用不同的激活函数、权重和偏置来调整其计算行为。通过训练神经网络，我们可以使其在不同场景下执行各种任务，如图像识别、自然语言处理、预测和决策等。

总之，"一个单元" 在人工智能领域表示一个基本的数据处理和计算单元，它是神经网络和 AI 模型中的最小组成单位。多个单元相互连接和组织成神经网络，共同完成各种复杂任务。

深度学习不能做因果推理吗

最简单地说，DL学到的是多因素联合分布，推理需要的是将联合分布分解成因子结构，即多个简单条件概率的乘积，同时明确各个因子的可解释性，而当前的DL难以解释各因素意义，基本是个黑盒子，不是说不能而是需要变革。

机器学习（深度学习）和因果推断是可以互相帮助的

机器学习帮助因果推断：事实上用机器学习模型帮助解决因果推断问题的work从16年开始已经不少了。从早期的bayesian additive regression tree到causal forest，再到nn为基础的learning representation for counterfactual inference (ICML 16)及其续作和以及变分推断的贝叶斯神经网络为基础的cevae (Neurips 17)。