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[人工智能]李宏毅机器学习(一)-机器学习介绍+为什么要进行机器学习?

一、AI的起源

人工智能AI不是新的词汇,早在1950年代就有了。

那么这个词意味着什么呢?这个词意味着一个人类长远以来的目标,希望机器可以跟人一样的聪明。在科幻小说里面,我们看要很多这样的幻想和期待。但很长段时间里面,人们并不知道怎么做到人工智能这件事情,直到后来,大概 1980 年代以后,有了机器学习的方法。那么机器学习顾名思义,就是让机器具有学习的能力。

二、AI与ML、ML与DL的关系

人工智慧是我们想要达成的目标,而机器学习是想要达成目标的手段,希望机器通过学习方式,他跟人一样聪明。

而深度学习就是机器学习的其中一种方法。

生物的行为取决于两件事,一个是后天学习的结果,不是后天学习的结果就是先天的本能。对于机器来说也是一样,他怎么样表现的很有智慧,要么就是通过后天学习的手段表现的很有智慧,要么就是它的先天的本能。机器为什么会有先天的本能,那可能就是他的创造者,其实都是人类,帮它事先设立好的,称之为hand-crafted rules。

hand-crafted rules是具有缺点的。

使用 hand-crafted rules 你没办法考虑到所有的可能性,它非常的僵化,而用 hand-crafted rules 创造出来的 machine,它永远没有办法超过它的创造者人类。

机器学习发展,对比较小规模企业反而是更有利的。因为接下来,不需要非常大量的人来帮你想各式各样的规则,只要手上有 data,你可以让机器来帮你做这件事情。

三、ML的深层理解

我们要做的其实是让机器他有自己学习的能力,也就我们要做的应该 machine learning 的方向。讲的比较拟人化一点,所谓 machine learning 的方向,就是你就写段程序,然后让机器人变得了很聪明,他就能够有学习的能力。接下来,你就像教一个婴儿、教一个小孩一样的教他,你并不是写程序让他做到这件事,你是写程序让它具有学习的能力。然后接下来,你就可以用像教小孩的方式告诉它。

ML主要可以分为以下3个步骤:

左边这个部分叫 training,就是学习的过程;右边这个部分叫做 testing,学好以后你就可以拿它做应用。所以在整个 machine learning framework 整个过程分成了三个步骤。第一个步骤就是找一个 function,第二个步骤让 machine 可以衡量一个 function 是好还是不好,第三个步骤是让 machine 有一个自动的方法,有一个好演算法可以挑出最好的 function。

四、ML相关的技术

蓝色——学习的情景(无法控制的);

红色——具体的Task(要解的问题);

绿色——不同Task里的不同model(使用的算法)。

参考资料:

  1. Datawhale组队学习【李宏毅机器学习笔记】
  2. 李宏毅《机器学习》
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加:2021-07-13 17:28:06  更:2021-07-13 17:29:26 
 
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