技术博客
首页 所有文章 标签 分类 关于
技术博客

目录

人工智能-鲁棒性通俗易懂

 收录于 未分类
   约 3019 字   预计阅读 7 分钟 
https://bing.ee123.net/img/rand?artid=139919905

人工智能-鲁棒性(通俗易懂)

1.什么是鲁棒性

在机器学习中，鲁棒性（Robustness）是指模型对于异常数据或噪声的抗干扰能力。一个鲁棒性较强的模型能够在面对未知的数据或者数据中存在噪声或异常值时，仍能保持 较好的性能和泛化能力 。鲁棒性是一个重要的性能指标，因为现实世界中的数据往往包含各种各样的异常情况和噪声。

不理解?不清楚? OK 笔者举个例子:

人工智能的鲁棒性其实就像是一个经验丰富的船长，在狂风巨浪中依然能够稳稳地驾驶船只。想象一下，这位船长在海上航行时，突然遇到了突如其来的暴风雨。鲁棒性差的船长可能会惊慌失措，半天摸不着头绪，导致船只受损甚至沉没；而鲁棒性好的船长则能够迅速做出反应，调整航向，利用自己的经验和技巧，确保船只和船员的安全。

现在大家应该能够理解了。

2.鲁棒模型的几大优势:

  1. 异常值抵抗 ：鲁棒模型能够 抵抗数据中的异常值或离群点的影响 ，不会因这些个别点而产生大的预测误差。(也就是一定的容错性)
  2. 噪声抵抗 ：鲁棒模型能够忽略数据中的随机噪声，专注于学习数据中的有用信号。
  3. 泛化能力 ：鲁棒模型具有良好的泛化能力，即在未见过的数据上也能表现出较好的性能。
  4. 模型稳定性 ：鲁棒模型在面对数据的小变化时，其参数和预测结果不会发生剧烈变化。
  5. 容错性 ：鲁棒模型能够容忍一定程度的数据错误或不完整，而不会完全失效。
  6. 对模型假设的不敏感性 ：鲁棒模型不需要对数据的分布或关系做出过于严格的假设。
  7. 灵活性 ：鲁棒模型可以适应不同的数据类型和结构，包括非线性关系和复杂模式。

3.鲁棒性和稳定性的区别(便于一些小伙伴们区分和理解)

  • 关注点不同 ：鲁棒性关注的是模型在面对 极端或不理想情况时 的性能，而稳定性关注的是模型在面对 正常范围内 变化时的一致性和可靠性。
  • 性能影响因素 ：鲁棒性可能受到数据中异常值、噪声等因素的影响更大，而稳定性则更多地受到数据集微小变化或算法参数调整的影响。
  • 目标不同 ：提高鲁棒性的目标是使模型在各种数据条件下都能保持较好的性能，而提高稳定性的目标是使模型在正常操作条件下提供一致的预测结果。

尽管鲁棒性和稳定性有所区别，但在实践中，它们往往是相辅相成的。一个鲁棒的模型通常也会更加稳定，因为它能够更好地处理数据中的不确定性和变化。反之，一个稳定的模型也可能在面对极端情况时表现出更好的鲁棒性。因此，两者都是机器学习模型设计和评估时需要考虑的重要属性。

4.如何提高模型的鲁棒性?

在我们机器学习中，提高模型的鲁棒性可以通过以下方法：

  1. 数据清洗和预处理：在训练数据中去除异常值和噪声，对数据进行归一化和标准化等处理操作，以提高模型的鲁棒性。(源头上处理输入数据样本)
  2. 数据增强：通过对训练数据进行旋转、平移、缩放等操作生成新的训练数据，以增强模型的泛化能力。
  3. 正则化：通过对模型的参数进行正则化，减少模型对噪声和异常值的敏感度，提高模型的鲁棒性。
  4. 集成学习：通过将多个模型的预测结果进行集成，可以降低模型对噪声和异常值的敏感度，提高模型的鲁棒性。( 核心其实是通过多个模型的结合和合作来达到增强平衡稳定行的作用 )

具体方法以及示例代码:

以下是在Python中使用scikit-learn库提高模型鲁棒性的代码：

1. 数据预处理

对数据进行清洗和标准化可以减少噪声和异常值的影响。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import make_regression

# 生成模拟数据

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=0.5)

# 数据标准化

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

2. 使用正则化

正则化可以防止模型对训练数据过拟合，提高其对新数据的泛化能力。

from sklearn.linear_model import Ridge

# 创建正则化线性回归模型

model = Ridge(alpha=1.0)

# 训练模型

model.fit(X_scaled, y)

3. 集成学习

集成学习方法，如随机森林，通过组合多个决策树提高模型的鲁棒性。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 创建随机森林模型

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型

model.fit(X_scaled, y)

4. 异常值检测

使用异常值检测方法可以识别并处理数据中的异常值。

from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 创建异常值检测模型

iso_forest = IsolationForest(random_state=42)

# 检测异常值

outliers_pred = iso_forest.fit_predict(X_scaled)

5. 使用稳健的估计器

稳健的估计器对异常值不敏感，如使用中位数而不是平均值。

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 创建决策树回归模型

tree = DecisionTreeRegressor()

# 使用稳健的损失函数

tree.fit(X_scaled, np.median(y, axis=0))

6. 使用交叉验证

交叉验证可以帮助评估模型在不同数据子集上的性能，提高模型选择的稳健性。

from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 使用交叉验证评估模型性能

scores = cross_val_score(model, X_scaled, y, cv=5)

# 输出交叉验证分数

print("Cross-validated scores:", scores)

请注意，这些代码仅用于说明如何提高模型的鲁棒性，并不构成完整的解决方案。在实际应用中，家人们需要根据具体问题和数据集的特点选择合适的方法，并进行适当的调整和优化。并且 家人们要注意这些方法不是越多越好，适合的组合搭配才能较好地提高模型效率和准确性!

如何系统的去学习大模型 LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将 重要的 AI 大模型资料 包括 AI 大模型入门学习思维导图、精品 AI 大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来 。

😝 有需要的小伙伴，可以 V 扫描下方二维码免费领取 🆓

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/6b9bfd02a5a99c93c68dc3c262e19831.png

一、全套 AGI 大模型学习路线

AI 大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/88364745a21655bfcd37f027c18079f5.png

二、640 套 AI 大模型报告合集

这套包含 640 份报告的合集，涵盖了 AI 大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对 AI 大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/65b8d4a2456d7e87091dd30dd77b9506.png

三、AI 大模型经典 PDF 籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI 大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如 GPT-3、BERT、XLNet 等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些 PDF 籍就是非常不错的学习资源。

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/f24835641125fd8514ca947213ceb376.png

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/07ad636353ea67f1b425bf4becfe48b3.jpeg

四、AI 大模型商业化落地方案

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/f0f3a6d06d3f05c037af554a955041ee.png

阶段 1：AI 大模型时代的基础理解

  • 目标 ：了解 AI 大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容 ：
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT 模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT 应用案例

阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程

  • 目标 ：掌握 AI 大模型 API 的使用和开发，以及相关的编程技能。
  • 内容 ：
    • L2.1 API 接口
    • L2.1.1 OpenAI API 接口
    • L2.1.2 Python 接口接入
    • L2.1.3 BOT 工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt 框架
    • L2.2.1 什么是 Prompt
    • L2.2.2 Prompt 框架应用现状
    • L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架
    • L2.2.4 Prompt 框架与 Thought
    • L2.2.5 Prompt 框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
    • L2.3.1 流水线工程的概念
    • L2.3.2 流水线工程的优点
    • L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段 3：AI 大模型应用架构实践

  • 目标 ：深入理解 AI 大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
  • 内容 ：
    • L3.1 Agent 模型框架
    • L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念
    • L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件
    • L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.2.1 MetaGPT 的基本概念
    • L3.2.2 MetaGPT 的工作原理
    • L3.2.3 MetaGPT 的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.3.1 ChatGLM 的特点
    • L3.3.2 ChatGLM 的开发环境
    • L3.3.3 ChatGLM 的使用示例
    • L3.4 LLAMA
    • L3.4.1 LLAMA 的特点
    • L3.4.2 LLAMA 的开发环境
    • L3.4.3 LLAMA 的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段 4：AI 大模型私有化部署

  • 目标 ：掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
  • 内容 ：
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

  • 阶段 1 ：1-2 个月，建立 AI 大模型的基础知识体系。
  • 阶段 2 ：2-3 个月，专注于 API 应用开发能力的提升。
  • 阶段 3 ：3-4 个月，深入实践 AI 大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段 4 ：4-5 个月，专注于高级模型的应用和部署。
这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传 CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方 CSDN 官方认证二维码免费领取【 保证 100%免费 】

😝 有需要的小伙伴，可以 Vx 扫描下方二维码免费领取 🆓

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/6b9bfd02a5a99c93c68dc3c262e19831.png

更新于 2024-10-25
 语言模型, 自然语言处理, 人工智能, Tensorflow, Python
返回 | 主页