25、机器学习：从实践到前沿趋势

机器学习：从实践到前沿趋势

1. 语义搜索应用搭建

可以使用Phoenix、Bumblebee和Elixir从头开始实现一个语义搜索应用。在这个过程中，需要考虑在应用中何时使用机器学习，以及设计机器学习应用时的一些重要问题。
- 使用Nx.Serving封装机器学习管道 ：将机器学习管道封装成高性能、容错的推理管道。Nx.Serving能帮助实现动态批处理，提升机器学习性能。动态批处理可以将多个请求合并处理，减少计算资源的浪费。
- 实现向量索引和搜索功能 ：利用pgvector实现自己的向量索引和搜索功能，了解向量搜索的相关知识。
- 集成机器学习组件 ：把所有机器学习组件集成到一个常规的Phoenix应用中。集成过程不需要特殊依赖或技巧，只需将Elixir的机器学习库添加到应用中即可。

2. 机器学习领域未覆盖的热门主题

机器学习领域非常广泛，有很多有趣的主题值得探索。

2.1 强化学习

强化学习旨在创建能够在环境中做出智能动作，并从奖励信号中学习的智能体。它与监督学习和无监督学习有根本区别，学习过程是在线的，智能体与环境进行交互，没有标记或未标记数据的概念。
- 应用场景
- 视频游戏 ：例如Arcade Learning Environment，可让研究者和爱好者创建能与Atari 2600游戏交互的AI智能体。AlphaGo就是通过强化学习训练的，能够以超人类水平玩围棋。
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