6、机器学习的工作机遇与技术准备

机器学习的工作机遇与技术准备

1. 机器学习硬件发展趋势

在机器学习领域,大家普遍认为新型硬件能让机器学习更便捷,但具体形式尚未明确。不同群体有不同的观点,比如有的群体强调需要更大的系统内存和使用 GPU 来实现更快的计算,还有的群体主张开发新型处理器,像模仿人类大脑的学习处理器在联结主义者中很受欢迎。你可以在 这里 了解用于加速 AI 和机器学习任务的处理器。

2. 机器学习带来的新工作机遇

2.1 人机协作而非替代

过去,常有文章称机器人会使人类完全失去工作机会,如今机器人确实承担了许多原本由人类负责的任务,且这种趋势还会增加。不过,现在很多文章开始讨论人机协作,即机器人和人类并肩工作。实际上,在很多场景中机器人无法真正取代人类,可参考 这篇文章 。就像工业革命时工人需要寻找新工作一样,如今面临机器学习取代工作的人也需寻找新工作或探索新的工作方式。

2.2 为机器工作

未来很可能会为机器工作,甚至可能已经在为机器工作却未察觉。有些公司已用机器学习分析业务流程以提高效率,如日立公司在中层管理中使用该技术(详见

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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