概率机器学习与人工智能

概率机器学习与人工智能(中文12000字,英文PDF)


    一台机器怎么能从经验中学习？概率模型提供了一个框架，了解什么是学习，因此成为一个主要的通过经验数据设计机器学习的理论和实践途径。概率框架，它描述了如何表示和操纵模型和预测的不确定性，在科学数据分析、机器学习、机器人学、认知科学和人工智能等领域都有着核心作用。本文介绍了该框架的介绍，并讨论了一些在该领域的国家的最先进的进展，即概率规划，贝叶斯优化，数据压缩和自动模型发现。
    机器学习的概率框架背后的关键思想是，学习可以被认为是合理的模型来解释观测到的数据。一台机器可以使用这样的模型来制造对未来数据的预测，并采取合理的决策。不确定性在所有这一切中起着基础性的作用。观察到的数据可以与许多模型是一致的，并且因此，模型是适当的，给定的数据，是不确定的。同样，对未来数据的预测和行动的未来后果是不确定的。概率论为该模型的不确定性提供了一个框架。