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快速掌握AI算法基礎：AI產品經理的“共同語言”入門指南

甜甜圈 Tina

2024-02-07

3 評論 4252 瀏覽 39 收藏

34 分鐘

AI產品經理或多或少都需要掌握一些算法知識，那么對于非相關專業的人員而言，該怎么了解并快速入門AI算法？這篇文章里，作者以問答的形式總結了AI算法領域的相關內容，或許可以幫到想成為AI產品經理的同學們，一起來看看吧。

作為AI產品經理，常會被問到核心競爭力是什么，除了深度理解業務場景和專業的產品能力，掌握必要的AI算法知識是AI產研溝通的“共同語言基礎”，所以市面上很多AI產品招聘的的條件都是算法專業。

然而對于非相關專業的AI產品或者想要轉型AI產品的同學，算法知識晦澀難懂，如何用很短的時間快速入門，讓你在AI領域更加游刃有余。

Q：機器學習、深度學習、強化學習定義及經典算法歸類

機器學習是一種利用算法來讓計算機從數據中學習并改進的技術。它通過對大量數據進行訓練，使計算機能夠自動地發現數據中的規律和模式，并用這些規律和模式來預測新的數據或做出決策。經典算法歸類：

歸因算法：線性回歸、邏輯回歸等。線性回歸是一種通過找到最佳擬合直線來預測連續數值輸出的算法。邏輯回歸則是一種用于二分類問題的算法，它通過對輸入特征進行邏輯函數變換來預測樣本屬于某一類別的概率。

分類算法：決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等。決策樹是一種基于樹形結構的分類算法，它通過遞歸地劃分數據集來構建分類模型。樸素貝葉斯是一種基于貝葉斯定理的分類算法，它假設特征之間相互獨立，從而簡化了分類問題的計算。支持向量機是一種二分類算法，它通過找到最優超平面來將不同類別的樣本分開。

深度學習：機器學習的一個分支，它使用深度神經網絡來模擬人腦的學習過程。深度神經網絡是一種具有多層非線性變換的神經網絡，能夠自動地提取輸入數據的特征，并逐層抽象出高級別的表示。經典算法歸類：

神經網絡：深度學習的核心算法是神經網絡，包括前饋神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡等。前饋神經網絡是一種最簡單的神經網絡形式，它通過多層感知器來實現輸入到輸出的映射。卷積神經網絡則是一種專門用于處理圖像數據的神經網絡，它通過卷積層和池化層來提取圖像特征。循環神經網絡則是一種用于處理序列數據的神經網絡，它通過記憶單元來捕捉序列中的時序信息。

強化學習：是一種讓智能體通過與環境交互來學習策略的技術。在強化學習中，智能體通過感知環境狀態并采取行動來獲得獎勵或懲罰，并根據這些反饋來調整自己的策略，以最大化累積獎勵。經典算法歸類：

值迭代算法：Q-Learning、SARSA等。這些算法通過估計每個狀態-動作對的價值來找到最優策略。Q-Learning是一種離策略算法，它使用最大的預期獎勵來更新Q值。SARSA則是一種在策略算法，它使用實際采取的行動來更新Q值。

策略梯度算法：REINFORCE、Actor-Critic等。這些算法直接對策略進行參數化，并通過梯度上升來最大化期望獎勵。REINFORCE是一種基于蒙特卡羅采樣的策略梯度算法，它使用獎勵的累積和來更新策略參數。Actor-Critic則是一種結合了值函數和策略梯度的算法，它同時使用值函數來估計狀態值，并使用策略梯度來更新策略參數。

Q：算法、算子和模型的定義和區別

1. 定義

算法：是一組明確規定的計算步驟，用于解決特定類型的問題或執行特定類型的計算。算法通常獨立于任何特定的編程語言，但可以用任何編程語言來實現。

算子：在深度學習中，算子通常指的是一種特殊的函數或操作，用于對張量（多維數組）執行某種計算。這些計算可以是線性的、非線性的或其他類型的數學運算。

模型：在機器學習和深度學習中，模型是一個通過學習過程從數據中得出的表示。這個表示可以是數學方程、決策樹、神經網絡或其他形式，用于對新數據進行預測或分類。

2. 用途

算法：用于指導計算機如何解決問題或執行計算。算法本身不存儲數據，但可以對輸入的數據進行操作以產生輸出。

算子：在深度學習中，算子被用來構建神經網絡層和執行各種數學運算，以便從輸入數據中學習有用的表示。

模型：模型是從數據中學習得出的，用于對新數據進行預測或分類。模型可以看作是一種“知識”的表示，它捕獲了從訓練數據中學習到的模式和關系。

3. 靈活性

算法：通常是固定的，但可以通過調整參數或選擇不同的算法來優化性能。

算子：在深度學習中，可以通過組合不同的算子和層來創建各種復雜的神經網絡結構。

模型：模型的結構和參數可以在訓練過程中進行調整，以便更好地擬合數據。

總之，算法、算子和模型在機器學習和深度學習中各自扮演著不同的角色。算法提供了一組計算步驟來解決問題；算子在深度學習中用于執行數學運算和構建神經網絡；而模型則是從數據中學習得出的表示，用于對新數據進行預測或分類。

Q：自然語言處理領域、大數據決策領域常見的算子都有哪些？

在自然語言處理領域：

文本清洗算子：用于去除文本中的無關字符、停用詞、特殊符號等，以凈化文本數據。

分詞算子：將文本切分成一個個獨立的詞語或標記，這是許多NLP任務的基礎。

詞性標注算子：為每個詞語賦予一個詞性標簽，如名詞、動詞、形容詞等，有助于理解詞語在句子中的作用。

命名實體識別算子：識別文本中的特定實體，如人名、地名、組織名等，對于信息抽取和語義理解非常重要。

情感分析算子：分析文本表達的情感傾向，如積極、消極或中立，常用于輿情分析和產品評論挖掘等。

文本相似度計算算子：衡量兩個文本之間的相似程度，常用于信息檢索、問答系統等領域。

文本嵌入算子：將文本轉換為向量表示，以便進行數學運算和機器學習模型的輸入。

在大數據決策領域：

數據聚合算子：對數據進行分組和匯總，計算總和、平均值、最大值、最小值等統計量，以了解數據的整體分布和特征。

數據過濾算子：根據特定條件篩選數據，只保留符合要求的記錄，有助于縮小數據分析范圍和提高分析效率。

數據排序算子：按照指定字段對數據進行排序，以便更好地觀察數據的變化趨勢和異常情況。

數據連接算子：將不同來源或格式的數據進行關聯和整合，以便進行跨數據集的分析和挖掘。

預測算子：利用機器學習或統計模型對數據進行預測，預測未來趨勢或結果，為決策提供支持。

優化算子：在給定約束條件下尋找最優解或最優策略，常用于資源分配、路徑規劃等問題中。

這些算子在實際應用中可能需要根據具體問題和數據特點進行選擇和調整。同時，隨著技術的發展和創新，還可能出現更多新型算子來應對復雜多變的數據分析需求。

Q：自然語言處理領域、大數據決策領域、圖像識別領域常見的算法都有哪些？

1. 自然語言處理領域常見的算法

詞袋模型：這是最早的以詞為基本處理單元的文本向量化方法，通過構建一個包含語料庫中所有詞的詞典，將每個詞向量化，進而完成文本向量化。詞袋模型存在維度災難和語義鴻溝問題。

N-gram模型：N-gram是一種基于統計語言模型的算法，克服了維度災難，并且大大提升了傳統語言模型的性能。

隱馬爾科夫模型（HMM）：HMM是一種統計模型，用來描述一個含有隱含未知參數的馬爾科夫過程。其難點在于狀態轉移概率和每個狀態對應的觀察概率的確定。

條件隨機場（CRF）：CRF是一種給定一組輸入隨機變量條件下另一組輸出隨機變量的條件概率分布模型，其特點是假設輸出變量之間相互獨立。CRF在自然語言處理中有廣泛的應用，如分詞、詞性標注、命名實體識別等。

2. 大數據決策領域常見的算法

決策樹算法：決策樹是一種常見的分類算法，通過對數據進行訓練和歸納，生成一顆樹狀的決策模型，用于對新數據進行分類和預測。

隨機森林算法：隨機森林是一種基于決策樹的集成學習算法，通過構建多個決策樹并結合它們的預測結果來提高模型的準確性和穩定性。

梯度提升決策樹（GBDT）：GBDT是一種基于決策樹的迭代式集成學習算法，通過不斷地擬合殘差來優化模型的性能。

邏輯回歸算法：邏輯回歸是一種廣義的線性回歸模型，常用于二分類問題。通過邏輯函數將線性回歸的結果映射到(0,1)之間，得到樣本點屬于某一類別的概率。

支持向量機（SVM）：SVM是一種基于統計學習理論的分類算法，通過尋找一個超平面來最大化正負樣本之間的間隔，從而實現分類。

3. 圖像識別領域常見的算法

深度學習算法：

卷積神經網絡（CNN）：CNN是深度學習領域中最常用的算法之一，特別適用于圖像識別任務。它通過卷積層、池化層和全連接層等結構，能夠自動提取圖像特征并進行分類或識別。循環神經網絡（RNN）及其變體：RNN適用于處理序列數據，如時間序列圖像或視頻流。它的變體，如長短時記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），能夠更好地處理長期依賴關系，適用于復雜的圖像識別任務。

機器學習算法：

支持向量機（SVM）：SVM是一種經典的分類算法，通過在高維空間中尋找最優超平面來分類圖像。它對于小樣本、高維數據和非線性問題具有較好的處理能力。

決策樹和隨機森林：決策樹是一種基于樹形結構的分類算法，易于理解和實現。隨機森林則是多個決策樹的集成，通過投票機制來提高分類性能。這些算法在圖像識別中通常用于特征選擇和分類器的構建。

模板匹配算法：模板匹配是一種基于像素比較的圖像識別方法。它通過比較輸入圖像與預定義模板之間的相似度來識別目標對象。常見的模板匹配算法包括二維卷積和相關系數法等。

基于角點的算法：角點是圖像中重要的局部特征之一，基于角點的算法通過檢測圖像中的角點并進行匹配來實現圖像識別。常見的基于角點的算法包括Harris角點檢測、SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速魯棒特征）等。

Q：LightGBM 和XG boost算法的區別

LightGBM和XGBoost都是基于梯度提升決策樹（GBDT）的算法，但它們在實現方式、內存消耗和訓練速度等方面存在一些差異。

算法實現方式：XGBoost使用基于預排序的決策樹算法，而LightGBM則使用基于直方圖的決策樹算法。直方圖算法將連續的特征值分桶離散化為一系列的bin，這降低了內存消耗并提高了訓練速度。

決策樹生長策略：XGBoost采用按層生長（level-wise）的策略，這種方式方便并行計算每一層的分裂節點，提高了訓練速度，但同時也因為節點增益過小增加了很多不必要的分裂。而LightGBM則使用帶有深度限制的按葉子生長（leaf-wise）策略，這種策略減少了計算量，配合最大深度的限制防止過擬合，但由于每次都需要計算增益最大的節點，所以無法并行分裂。

內存消耗：XGBoost在預排序后需要記錄特征值及其對應樣本的統計值的索引，這導致了較大的內存消耗。而LightGBM則采用了直方圖算法將存儲特征值轉變為存儲bin值，降低了內存消耗。此外，LightGBM在訓練過程中采用互斥特征捆綁算法減少了特征數量，進一步降低了內存消耗。

類別特征處理：LightGBM支持類別特征，不需要進行獨熱編碼處理，而XGBoost則需要將類別特征轉換為數值特征才能進行處理。

總的來說，LightGBM相對于XGBoost在內存消耗和訓練速度方面有一定的優勢，尤其是在處理大規模數據集時。然而，具體選擇哪種算法還需要根據具體的問題和數據集來進行評估。

Q：LSTM和light GBM的組合應用

LSTM（長短期記憶網絡）和LightGBM是兩種不同的機器學習模型，它們分別應用于不同的場景，并且沒有直接的關聯關系。

LSTM是一種遞歸神經網絡（RNN）的變體，特別適合處理序列數據，如時間序列預測、自然語言處理等。它能夠捕捉序列中的長期依賴關系，通過記憶單元和門結構來控制信息的流動。

LightGBM則是一種梯度提升決策樹（GBDT）的改進實現，是一種快速、高效、分布式的梯度提升框架，用于處理大規模數據集并進行分類或回歸任務。它采用基于樹的學習算法，通過構建多個弱學習器并將其組合成一個強學習器來提高性能。

盡管LSTM和LightGBM是兩種不同的模型，但在某些應用中，它們可以結合使用以發揮各自的優勢。例如，在時間序列預測任務中，可以先使用LightGBM進行特征選擇和基礎模型的構建，然后將處理后的特征輸入到LSTM模型中進行序列預測。這種結合可以充分利用LightGBM在處理大規模數據和特征選擇方面的優勢，以及LSTM在處理序列數據和捕捉長期依賴關系方面的能力。然而，這種結合并不是LSTM和LightGBM之間的直接關系，而是它們在特定任務中的協同應用。

Q：大模型的RAG定義

RAG，即Retrieval-Augmented Generation，中文翻譯為檢索增強生成，是一種技術，旨在通過從數據源中檢索信息來輔助大語言模型（Large Language Model, LLM）生成答案，RAG 結合了搜索技術和大語言模型的提示詞功能。當向模型提出問題時，它會利用搜索算法找到相關信息作為背景上下文。這些查詢和檢索到的上下文信息隨后被整合進發送給大語言模型的提示中，從而使其能夠生成準確且符合上下文的答案。

這種技術為大模型提供了外部知識源，這有助于它們生成更準確、更相關的內容，同時減少了模型可能產生的錯誤或不符合實際的信息。隨著技術的不斷進步，RAG 和類似的方法在增強大語言模型的功能和實用性方面發揮著越來越重要的作用。

Q：RAG和向量知識庫結合使用的技術方案

將RAG（檢索增強生成）與向量知識庫結合使用的技術方案，可以充分發揮兩者在數據處理和信息檢索方面的優勢，提高大模型的性能和實用性。

在這種技術方案中，向量知識庫以向量方式構建，能夠存儲超大規模的向量數據。這種設計提供了強大的存儲和處理能力，使其能夠應對大規模數據的存儲和查詢需求。同時，RAG架構保障了知識庫在不影響訪問速度的前提下，擁有了近乎無限的可擴展性。

在具體實現上，當用戶輸入問題時，RAG技術將問題與知識庫中的私有數據進行匹配，獲取相關知識片段。然后，通過預訓練的大語言模型，用提取到的知識片段來增強對問題的回答生成過程。在這個過程中，向量知識庫提供了高效的存儲和查詢支持，使得RAG技術能夠快速地獲取到相關的知識片段，并將其整合到回答生成過程中。

這種技術方案可以應用于各種需要大規模數據處理和信息檢索的場景，如智能客服、智能問答、智能推薦等。通過將RAG與向量知識庫結合使用，可以大大提高大模型的性能和實用性，為用戶提供更加準確、高效、便捷的服務。

Q：RAG、向量知識庫、知識圖譜如何結合使用？

將RAG（檢索增強生成）、向量知識庫和知識圖譜結合使用，可以構建一個強大且高效的知識處理和問答系統。

知識存儲與表示：

向量知識庫：用于存儲大量的知識，其中每個知識條目都被表示為向量形式。這種表示方法有助于高效地檢索和匹配知識。

知識圖譜：提供結構化的知識表示，通過圖形化的方式展示知識之間的關聯和層次關系。知識圖譜可以用于補充和豐富向量知識庫的內容，提供額外的上下文和結構信息。

問題處理與理解：

當用戶提出問題時，系統首先利用自然語言處理技術對問題進行解析和理解，提取關鍵信息。

然后，系統可以利用RAG技術，根據問題的內容和上下文，從向量知識庫中檢索相關的知識向量。

同時，系統也可以查詢知識圖譜，獲取與問題相關的結構化知識和關聯信息。

答案生成與優化：

結合檢索到的知識向量和知識圖譜中的信息，系統可以生成初步的答案。

利用RAG的生成能力，系統可以對初步答案進行潤色和優化，使其更符合自然語言的表達習慣，并增加相關的解釋和上下文信息。

如果需要，系統還可以根據知識圖譜中的關聯信息，為用戶提供額外的相關知識和建議。

通過這種結合使用方案，可以充分發揮RAG、向量知識庫和知識圖譜在知識處理和問答方面的優勢，提高系統的性能、準確性和用戶滿意度。同時，這種方案也具有較強的可擴展性和靈活性，可以根據具體的應用場景和需求進行調整和優化。

Q：生成式AI的主流算法及應用領域

生成式AI的主流算法及應用領域包括BERT、Transformer、T5、Clip、DELL、Stable Diffusion等。以下是這些算法的簡述及其應用領域：

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一種基于Transformer的預訓練語言模型，它通過無監督的方式學習大量文本數據中的語言表示。BERT在自然語言處理領域具有廣泛的應用，如文本分類、命名實體識別、問答系統等。

Transformer：Transformer是一種基于自注意力機制的深度學習模型，最初用于自然語言處理任務。由于其并行計算能力和全局信息捕捉能力，Transformer也被應用于圖像和語音處理領域。在自然語言生成方面，Transformer可以生成高質量的文本，如文章、對話等。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：T5是一種基于Transformer的文本生成模型，它將所有NLP任務轉化為文本生成任務。T5可以處理多種類型的輸入和輸出，如文本分類、摘要生成、翻譯等。由于其通用性和靈活性，T5在自然語言處理領域具有廣泛的應用前景。

Stable Diffusion：Stable Diffusion是一種用于圖像生成的擴散模型。擴散模型是一種生成式模型，通過逐步向隨機噪聲中添加結構來生成高質量的圖像。Stable Diffusion可能是一種改進或優化的擴散模型，旨在提高圖像生成的穩定性和質量。它可以應用于圖像生成、圖像修復、風格遷移等任務。

Diffusion Models（擴散模型）：除了Stable Diffusion之外，還有其他擴散模型如DALL-E 2和Imagen等，它們在文生圖領域取得了顯著進展。這些模型通過逐步去噪過程從隨機噪聲中生成圖像，能夠生成高質量、高分辨率的圖像，并具有一定的語義理解能力。

DALL·E 3：OpenAI開發的一種先進的圖像生成模型，它基于Transformer模型并采用編碼器-解碼器結構。通過自監督學習和大規模數據集訓練，能夠將用戶提供的文本描述轉化為具有豐富細節和創意的圖像，實現了高度精確的圖像生成。采用了先進的擴散模型技術，通過逐步添加噪聲并學習去噪過程，生成了更加逼真和多樣化的圖像?？梢杂糜趧撘庠O計、藝術生成、圖像編輯、虛擬現實等領域。DALL·E 3還可以與其他生成式AI技術相結合，如自然語言處理和語音識別，以創建更加綜合和智能的應用。

Clip（Contrastive Language–Image Pre-training）：Clip是一種多模態預訓練模型，旨在學習圖像和文本之間的跨模態表示。Clip可以應用于圖像分類、圖像檢索、視覺問答等任務，通過將圖像和文本信息融合，實現更準確的語義理解和推理。

GANs（生成對抗網絡）：GANs由兩個神經網絡組成，一個生成器和一個判別器，它們在對抗中共同學習。生成器的任務是生成看起來真實的假數據，而判別器的任務是區分真實數據和生成器生成的假數據。GANs在圖像生成、圖像超分辨率、風格遷移等領域有廣泛應用。

Q：擴散模型、Transformer模型、對抗模型在生成式AI中的應用領域及結合應用

擴散模型的應用領域：

圖像生成：擴散模型在圖像生成領域取得了顯著的成功。通過逐步向隨機噪聲中添加結構，擴散模型能夠生成高質量、高分辨率的圖像。這種方法在圖像去噪、圖像超分辨率等任務中也表現出色。

Transformer模型的應用領域：

文本生成：Transformer模型在文本生成任務中表現出色。由于其自注意力機制，Transformer能夠捕捉長距離依賴關系，生成連貫、有邏輯的文本。它在機器翻譯、文本摘要、對話生成等任務中廣泛應用。

圖像生成：近年來，Transformer模型也被引入到圖像生成領域。通過將圖像劃分為一系列小塊，并將這些小塊作為序列輸入到Transformer中，可以實現圖像的生成。這種方法在生成高質量圖像、處理大規模圖像數據集等方面具有潛力。

對抗模型（GANs）的應用領域：

圖像生成：GANs在圖像生成領域具有廣泛應用。通過生成器和判別器之間的對抗訓練，GANs能夠生成逼真、多樣化的圖像。它在人臉生成、風格遷移、圖像修復等任務中表現出色。

文本生成：盡管GANs在文本生成方面的應用相對較少，但也有一些研究工作嘗試將GANs應用于文本生成任務。例如，通過生成對抗網絡來生成對話、詩歌等文本內容。

擴散模型與Transformer的結合：擴散模型和Transformer可以結合使用，以充分利用它們在生成任務中的優勢。例如，在圖像生成任務中，可以先使用擴散模型生成初步的圖像結構，然后再利用Transformer對圖像進行細化和增強，以生成更高質量的圖像。

Transformer與GANs的結合：Transformer和GANs也可以結合使用，以改進生成任務的效果。例如，在文本生成任務中，可以利用Transformer生成初步的文本內容，然后再通過GANs對生成的文本進行對抗訓練，以提高生成文本的質量和多樣性。

Q：圖像生成模型DALL·E 3、Stable Diffusion和 GAN不同點

算法原理：

DALL·E 3：基于Transformer模型并采用編碼器-解碼器結構，通過自監督學習和大規模數據集訓練來生成圖像。它利用文本和圖像的聯合嵌入空間，實現了文本到圖像的轉換。

Stable Diffusion：是一種擴散模型，通過逐步向隨機噪聲中添加結構來生成高質量的圖像。它學習一個條件概率分布，描述在給定當前噪聲數據的情況下，下一個噪聲水平的數據分布，并逐步將噪聲移除，生成接近目標數據分布的樣本。

GAN（生成對抗網絡）：由生成器和判別器組成，通過對抗訓練來學習真實數據的分布。生成器負責生成假數據，而判別器負責區分真實數據和生成器生成的假數據。通過對抗競爭，生成器逐漸學會生成與真實數據相似的新數據。

訓練過程：

DALL·E 3和Stable Diffusion在訓練過程中主要依賴于大規模的預訓練數據集，通過自監督學習或條件概率分布來學習生成圖像。

GAN則需要同時訓練生成器和判別器，通過對抗競爭來不斷優化生成器的性能。

生成結果：

由于算法原理的不同，DALL·E 3、Stable Diffusion和GAN在生成結果上可能存在一定的差異。例如，DALL·E 3在圖像的連續性和對提示詞的理解方面相對較好；Stable Diffusion可以生成更真實、更清晰的圖像；而GAN生成的圖像可能具有一定的多樣性和創造性，但也可能出現一些不穩定的結果。