机器学习基本原则的简单介绍

简述信息一览：

• 1、大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
• 2、机器学习03-监督学习:集成模型的定义与分类
• 3、损失函数设计之原则

大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识

大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像、规划决策等。通俗来讲，就是让机器变得像人一样聪明，能像人那样去思考、去学习、去做事。

大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，它致力于使计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。

学习基础知识：了解Transformer架构、向量嵌入、预训练与微调等基本概念。动手实践：通过开源项目或教程，亲自搭建和训练一个简单的模型。关注行业动态：了解大模型的发展趋势和最新技术，保持对AI领域的敏感度。

大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，它们在现代人工智能领域扮演着至关重要的角色。以下是对大模型的详细综述：大模型的定义与特征 大模型的核心特征在于其巨大的规模，通常包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模为其提供了强大的表达能力和学习能力。

关键：通过精确和创造性的输入设计，最大化利用模型的能力，从而产生更加贴近用户需求的输出。总结 基础模型作为生成型AI技术的核心，通过预训练、微调和提示词等阶段，实现了从海量数据中学习一般性特征和知识，到针对特定任务进行精细调整和优化，再到通过精确输入引导产生期望输出的全过程。

机器学习03-监督学习:集成模型的定义与分类

1、集成模型（Ensemble Model）的定义：集成模型是指将多个基本模型（也称为弱分类器或弱回归器）结合起来，通过某种策略将它们的预测结果进行整合，以获得更强大、更稳健的预测性能的机器学习模型。其核心思想是通过组合多个模型的意见来达成共识或取得更好的预测效果，从而提高模型的准确性和泛化能力。

2、机器学习大致可分为三类：监督学习、非监督学习和半监督学习。下面分别对这三种学习方式进行详细介绍。监督学习 监督学习（Supervised Learning）基本上等同于分类（Classification）。它从有标签的训练数据中学习模型，然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。

3、机器学习中监督学习的定义是：使用带有明确标签的数据集训练模型，构建输入到输出的映射关系，以解决分类或回归问题。监督学习的特点：数据集构成：在监督学习中，数据集由两部分组成：输入特征和对应的标签或标注。输入特征是模型需要学习的数据，而标签则是这些数据对应的正确答案或结果。

4、监督学习是机器学习的一个分支，它根据已有的数据集进行训练，这些数据集既包含特征（feature）也包含标签（label）。通过训练，机器可以找到特征和标签之间的联系，从而在面对只有特征没有标签的数据时，能够判断出标签。定义：根据已知的数据集（包含特征和标签），训练得到一个最优的模型。

5、监督学习是机器学习中的一种训练方式，它利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。也称为监督训练或有教师学习，是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。通俗地讲，就是根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系，并根据这种已知的关系训练得到一个最优模型。

损失函数设计之原则

1、设计损失函数时应遵循以下原则：明确目标：损失函数的核心目标是评估预测值与真实值之间的差异，并通过最小化这个差异来找到最佳的数据映射。理论支撑：应考虑理论知识，如信息熵、交叉熵和相对熵等，在特定场景下选择最合适的损失函数。

2、核心要求：预测值和真实值之间的差异越大，损失函数值应越大；反之，差异越小，损失函数值应越小。这是损失函数设计的基本出发点，确保模型在训练过程中能够朝着减少预测误差的方向优化。 损失函数必须可导 重要性：可导性是损失函数能够用于梯度下降等优化算法的前提。

3、损失函数设计遵循两原则：判别器找出生成数据与真实数据差异，生成器使生成数据与真实数据分布接近。损失函数表达式为：对生成器G，固定D，最大化D损失；对判别器D，固定G，最小化G损失。该过程等效计算JS散度，优化生成器与判别器性能。

4、ArcFace、CosFace和SphereFace的损失函数设计都是从Softmax-Loss演化而来的，它们的核心设计理念在于增强类内聚敛（Intra-class compactness）和类间分离（Inter-class discrepancy），即不仅要求模型能够正确分类，还要求不同类别之间的特征向量保持一定的距离，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

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