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人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义
提供对各种机器学习算法的理解以及评估 ML 算法性能的方法 UNIT - I：简介：人工智能问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和非监督学习，强化学习 – 学习理论 – 学习的可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类第五单元：无监督学习最近邻模型 – K 均值 – 围绕中心点聚类 – 轮廓 – 层次聚类 – kd 树、聚类树 – 学习有序规则列表 – 学习无序规则。强化学习 – 示例：迷路 – 状态和动作空间
加速劳埃德的算法，用于K-均值聚类
摘要K -Means聚类算法是数据挖掘和未加剧的学习的主要内容，之所以受欢迎，是因为它易于实现，快速，易于并行化并提供直观的结果。劳埃德的算法是标准批量的爬山方法，用于最大程度地减少K-均值优化标准。它花费了大部分时间计算k群集中心和n个数据点之间的距离。事实证明，这项工作的大部分是不必要的，因为在第一次迭代之后，点通常会留在同一集群中。在过去的十年中，研究人员开发了许多优化，以加快劳埃德（Lloyd）的算法的低维数据和高维数据。在本章中，我们调查了其中一些优化，并提出了新的优化。特别是我们专注于避免通过三角形不等式计算距离的那些。通过缓存已知距离并用三角形不等式更新它们，这些算法可以避免许多不必要的距离计算。所检查的所有优化产生的结果与劳埃德的算法相同，给定的输入和初始化，因此适用于倒入替换。这些新算法的运行速度比标准未取代的实现更快，并且计算距离要少得多。在我们的实验中，与劳埃德算法相比，通常会看到超过30-50倍的加速度。我们研究了使用这些方法的示例n，dimensions d，簇K和数据结构的权衡。
糖尿病患者的奖励奖励
全天摄入碳水化合物。必须考虑并衡量我这么年轻的我吃的东西很难。”值得庆幸的是，在过去的50年中，情况发生了巨大变化，尤其是在过去的12个月中，随着欢乐的开始使用胰岛素泵这是一种小型电子设备，可释放您身体需求的常规胰岛素，因此她不再需要每天注射。Joy现在还戴上Dexcom - 放在手臂上的自动血糖监测仪，并连接到手机上的应用程序，该应用程序记录了所有健康数据。乔伊说：“技术的最新进展一直在改变我的生活。我希望其他人知道，如果您接受1型糖尿病诊断，您仍然可以做任何事情！只要注意，请务必携带准备，以防万一，以防您获得所有可用的支持，并在您的糖尿病诊所聆听您的专业护士，营养师和顾问。我一直是我的宝贵建议来源。我喜欢摄影，跋涉穿过丛林，爬山，去过像婆罗洲和爪哇这样的地方，被野生大象指控，并在活火山的顶部打破了我的腿。我经历了很多冒险 - 我的糖尿病从未阻止我！”糖尿病专家护士安娜·玛丽·杰森（Anna-Marie Jesson）说：“我们的目标是让患者拥有长期，健康且充实的生活，并患有糖尿病，而没有糖尿病控制自己的生活。1型糖尿病依赖于每周7天24小时的胰岛素注射或输液，而仅在1922年才发现胰岛素 - 因此，Joy一直使用胰岛素一半的时间！她看到了许多积极的变化，我们期待着未来50年的更多发展。”
在5之前 +之前已经α div>
关于prius +/prius v/priusα，prius +/prius v/priusα货车与普锐斯（Prius），凯美瑞（Camry）混合和Auris Hybrid连接在一起，作为丰田的混合模型。混合协同驱动器意味着车辆包含汽油发动机和电动机的电动机。两个混合动力源存储在车辆上：1。汽油存储在汽油发动机的油箱中。2。电动电动机的高压混合动力汽车（HV）电池组件中存储的电力。结合这两个电源的结果是改善了燃油经济性和减少的排放。汽油发动机还为发电机提供动力，以充电电池组件；与纯净的所有电动汽车不同，普锐斯 +/普锐斯V/Priusα永远不需要从外部电力源中充电。取决于驾驶条件，一个或两个来源用于为车辆供电。以下图表说明了Prius +/Prius V/Priusα如何在各种驾驶模式下运行。在低速降速期间，车辆由电动机提供动力。汽油发动机被关闭。在正常驾驶过程中，车辆主要由汽油发动机供电。汽油发动机还为发电机提供动力，以充电电池组件并驱动到电动机。在完全加速的过程中，例如爬山，汽油发动机和电动机动力在车辆上。在减速过程中，例如在制动时，车辆从车轮中再生动能，以产生电池组件的电力。车辆停止时，汽油发动机和电动机关闭，但是车辆仍在运行并运行。
语言模型作为视觉的黑盒优化器...
在Web-scale数据集中预先训练的视觉语言模型（VLMS）在用最小数据调整时，在下游任务上表现出了显着的功能。但是，许多VLM依赖于专有数据，而不是开源数据，这限制了使用白色框的使用进行精细调整。因此，我们旨在开发一种黑匣子方法来通过自然语言提示来优化VLM，从而避免需要访问模型参数，功能嵌入甚至输出逻辑。我们采用基于聊天的LLMS来搜索VLM的最佳文本提示。特别是，我们采用了一种自动的“爬山”程序，该程序通过评估当前提示的性能并要求LLMS根据文本反馈来对其进行融合，从而将其融合到有效的提示中，所有这些程序都在没有人类的对话过程中进行了反馈。在具有挑战性的1-Shot图像分类设置中，我们的简单方法平均超过了白色框连续提示方法（COP）1。在包括Imagenet在内的11个数据集中有5％。我们的方法还优于人工工程和LLM生成的提示。我们高出了对话反馈的优势，该反馈既不是正面和负面提示，表明LLM可以在文本反馈中利用隐式“梯度”方向，以进行更有效的搜索。此外，我们发现通过我们的策略生成的文本提示不仅更容易解释，而且还以黑盒方式在不同的VLM架构上良好地转移。最后，我们在最先进的Black-Box VLM（DALL-E 3）上演示了我们的框架，以进行文本对图像优化。
身体活动有益健康：苏格兰国家框架
尽可能多地进行体育锻炼非常重要。苏格兰拥有独特而美丽的自然环境，只要有机会，我就会抓住机会出去跑步、骑自行车或爬山。我做这些事情是因为我喜欢。它们让我身心愉悦，帮助我与家人、朋友和社区建立联系。当然，我也知道，除了娱乐之外，体育锻炼也是我们能为心理、身体和社会健康做的最好的事情之一。积极锻炼在帮助预防疾病、降低和治疗精神健康不佳的风险方面发挥着重要作用。它有助于提高年轻人和老年人的成就和自信心。它为人们提供了与邻居联系的机会，让他们聚在一起参加激励和鼓舞人心的共同活动，帮助减少社会孤立并建立社区凝聚力。苏格兰政府认识到一个活跃的国家的诸多好处，一直致力于支持和帮助人们更加活跃。我们还知道，提高体育锻炼水平不仅限于增加参加体育运动或正式锻炼的人数。虽然体育和锻炼确实为人们提供了更加活跃的重要机会，但同样重要的是，日常活动（例如积极旅行或园艺）与娱乐活动（尤其是散步和轮滑，还有舞蹈、积极游戏和骑自行车）同样发挥着重要作用。我们如何活跃并不重要，重要的是我们活跃。苏格兰政府的每个部门都应发挥一定的作用，我和我的部长们都致力于在国家层面上跨部门合作，实现我们的愿景。然而，我们还需要确保将重点放在交付上，以确保我们的雄心壮志能够带来真正的改变。我很高兴 COSLA 成为制定这一新框架的有力合作伙伴。只有通过合作，我们才有望实现我们的共同愿景，即让更多的苏格兰人更活跃、更频繁。
工作和能量
其他练习1。如果0.250 km下降了0.250 km，没有空气提供的阻力，那将是0.500 g雨滴的动能？2。天使的飞行被称为“世界上最短的铁路”，是一辆爬山缆车，即曲目，位于加利福尼亚州洛杉矶市中心的邦克山（Bunker Hill）。拟议人员由两辆由电缆相互连接的小铁路车组成。电缆反过来缠绕在连接到电动机上的大型皮带轮上。随着一辆汽车升到山的山，另一辆车降落到下面的街道上。a。与水平相比，Angel飞行的轨道沿着山的侧面延伸了96.0 m。如果每辆车都有一个质量为70.0公斤的乘客，那么当汽车即将离开登机台时，两名乘客的总机械能是多少？b。当汽车到达目的地时，两名乘客的总机械能是什么？c。除了简短的初始和最终加速度外，汽车以约1.0 m/s的恒定速度向相反的方向移动。假设上升的汽车位于街道层和中层之间。如果下降的汽车高于街道高度20.0 m，则与升降机中的乘客相关的重力势能是什么？3。玩具火箭的高度为75.0 m，当质量为20.0 g的有效载荷弹出有效载荷时，速度为1.2 m/s。有效载荷相对于3.5 m/s的火箭具有初始上升速度。4。当其向上速度为零时，有效载荷达到了什么高度？25.0 kg掉落的树干以12.5 m/s的速度撞击地面。假设由于空气阻力没有能源损失，躯干掉落的高度是多少？
我们应该信任人工智能吗？
简介近年来，人工智能 (AI) 发生了重大革命，尤其是深度学习模型的发展。生成式人工智能最近经历了一次重大繁荣，因为它们生成了令世界震惊的图像和文字。虽然人工智能将在下一代人的生活中无处不在并成为他们的同事，但最先进的人工智能模型在面对次优条件或攻击时往往会在现实物理世界中失败。鉴于目前的状况，作为个人用户，我们有很多疑问。我们应该信任人工智能算法的决策/输出吗？人工智能的根本局限性是什么？人工智能社区将如何应对这些挑战？如今每个人都在谈论的值得信赖的人工智能是什么？什么是人工智能和 ML（机器学习），以及如何训练 ML 模型？根据 Merriam-Webster，智能 1 表示学习、理解或应用知识和技能来处理新情况/问题的能力。人工智能是机器或软件的智能 2 ，它于 1956 年作为一门学科成立。近年来，我们已经看到/使用了各种各样的人工智能应用/工具，包括网络搜索引擎、YouTube、Twitter 和 Netflix 使用的推荐系统、Siri 和 Alexa 等理解人类语言的人工智能、ChatGPT 3 和 Llama 4 使用的生成式人工智能、自动驾驶汽车、机器人 5 ，以及谷歌的 DeepMind AlphaGo 6 等战略游戏。在定义人工智能时，人工智能创始人建议将问题从“机器是否可以思考”改为“机器是否可以解决难题”。 7 在解决问题的范畴内，人工智能涵盖了广泛的技术，包括搜索可能的解决方案（例如广度/深度优先搜索、A* 搜索、爬山算法）、推理（例如贝叶斯推理算法）、学习（例如机器学习）、规划、感知（例如计算机视觉）、自然语言处理（像人类一样阅读、写作和说话）等等。特别是机器学习（ML）值得我们的关注，因为它的深度学习模型自 2010 年以来超越了所有以前的人工智能方法，并显著提高了许多领域的性能（例如，用于自动驾驶汽车、ChatGPT、LIama 和 AlphaGo）。
通过进化计算创造人工智能
在过去十年左右的时间里，我们看到了人工智能 (AI) 的巨大进步。人工智能如今已进入现实世界，为具有巨大实际影响的应用提供动力。其中大部分都基于建模，即机器学习统计模型，从而可以预测未来情况下的正确决策。例如，我们现在拥有的物体识别、语音识别、游戏、语言理解和机器翻译系统可以与人类的表现相媲美，甚至在许多情况下超越人类 [8、9、20]。在每种情况下，都存在大量监督数据，为每个输入案例指定正确答案。利用现在可用的大量计算，可以训练神经网络以利用这些数据。因此，人工智能在我们已经知道需要做什么的任务中表现出色。人工智能的下一步是机器创造力。除了建模之外，还有大量任务的正确甚至好的解决方案尚不清楚，但需要被发现。例如，设计成本低廉、性能良好的工程解决方案、为用户提供良好服务的网页，甚至是控制温室中农业的生长配方，都是人类专业知识稀缺、难以找到好解决方案的任务[4、7、11、12、18]。机器创造的方法已经存在了几十年。我相信我们现在所处的境地与几年前的深度学习类似：随着计算能力提高数百万倍，这些方法现在可以用于扩展到现实世界的任务。进化计算处于独特的位置，可以利用这种能力，成为下一个深度学习。要了解原因，让我们考虑一下人类如何处理创造性任务，比如工程设计。典型的过程从现有设计开始，可能是需要改进或扩展的早期设计，或者是相关任务的设计。然后，设计师对此解决方案进行更改并进行评估。他/她保留那些效果良好的更改，丢弃那些效果不佳的更改，并进行迭代。当达到期望的性能水平，或者找不到更好的解决方案时，它会终止——此时，可以从不同的初始解决方案重新开始该过程。 这样的过程可以描述为爬山过程（图 1a）。 有了良好的初始洞察力，它
脉冲神经网络到神经形态硬件的运行时映射
摘要 神经形态架构实现生物神经元和突触，以使用脉冲神经元和生物启发学习算法来执行机器学习算法。这些架构节能，因此适用于资源和功率受限的环境中的认知信息处理，物联网 (IoT) 的传感器和边缘节点在这些环境中运行。为了将脉冲神经网络 (SNN) 映射到神经形态架构，先前的研究提出了基于设计时的解决方案，其中首先使用代表性数据离线分析 SNN，然后将其映射到硬件以优化一些目标函数，例如最小化脉冲通信或最大化资源利用率。在许多新兴应用中，机器学习模型可能会根据使用某些在线学习规则的输入而改变。在在线学习中，根据输入激励，在运行时可能会形成新连接或现有连接可能会消失。因此，可能需要将已映射的 SNN 重新映射到神经形态硬件以确保最佳性能。不幸的是，由于计算时间较长，基于设计时的方法不适合在每次学习周期后在运行时重新映射机器学习模型。在本文中，我们提出了一种设计方法，用于在运行时将基于在线学习 SNN 的应用程序的神经元和突触划分并映射到神经形态架构。我们的设计方法分为两个步骤 - 步骤 1 是一种逐层贪婪方法，将 SNN 划分为包含神经形态架构约束的神经元和突触簇；步骤 2 是一种爬山优化算法，可最大限度地减少簇之间传递的总尖峰，从而改善架构共享互连的能耗。我们进行实验，使用合成和真实的基于 SNN 的应用程序来评估我们算法的可行性。我们证明，与最先进的基于设计时的 SNN 划分方法相比，我们的算法将 SNN 映射时间平均缩短了 780 倍，而解决方案质量仅降低了 6.25%。