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[人工智能]Datawhale7月学习——李宏毅深度学习:机器学习介绍

1 机器学习介绍

1.1 基本概念

1.1.1 人工智能,机器学习和深度学习

在这里插入图片描述
ppt里头的这张图概括了三者的包含关系。

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。而深度学习和机器学习有什么关系呢?深度学习就是机器学习的其中一种方法。

1.1.2 机器学习的本质

机器学习的本质是,寻找一个function,这个function可以使得在面对新的没有见过的数据时,依然可以解决问题。
在这里插入图片描述

Machine Learning = Looking for a function

在这里插入图片描述
机器学习的过程,就有点像是找一个最好的function的过程
在这里插入图片描述
而机器学习的实现,可以概括如下图
在这里插入图片描述
即分为training学习,testing测试,而traing这个过程则是分为寻找一个function,确定function的评价指标,还有让machine自动挑出好的function。
下面这个比喻很形象:
在这里插入图片描述

机器学习其实只有三个步骤,这三个步骤简化了整个process。可以类比为:把大象放进冰箱。我们把大象塞进冰箱,其实也是三个步骤:把门打开;象塞进去;后把门关起来,然后就结束了。所以说,机器学习三个步骤,就好像是说把大象放进冰箱,也只需要三个步骤。

1.2 机器学习的大框架

如下图,李宏毅对这些任务分别进行了讲解:
在这里插入图片描述

  1. 监督学习:一般分为regression回归和classification分类
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    需要大量数据,及他们的标签。
    所谓的深度学习,其实是一种解决此类问题的模型。

  2. 半监督学习:部分数据无标签
    在这里插入图片描述

  3. 迁移学习:本任务只有很少的数据有标签,试图利用别的有标签的任务
    在这里插入图片描述

  4. 无监督学习:完全没有标签
    在这里插入图片描述

  5. 结构化学习:(监督学习的一种)指的是,学习有结构的数据,这是一个很重要的发展方向。比如自然语言处理等,这个要求输出的数据是有结构的,这与一般的回归/分类不同
    在这里插入图片描述

  6. 强化学习:外加一个评判,让机器自己学(对手一般是另一个机器)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

2 课程实践资料整理

小组讨论后,决定结合一部分实践内容进行学习,于是我把涉及到的可以用于实践的资料结合课程进度整理如下:

  1. Task02:回归

    1. 使用numpy实现一个回归问题(跟着教程自己实现一遍)
    2. 【如果需要】熟悉numpy的使用(来源于吴恩达深度学习练习
  2. Task03:误差和梯度下降

    1. 完成PM2.5预测(教程P9)
    2. 使用numpy实现一个简单神经网络logistic回归模型(来源于吴恩达深度学习作业
  3. Task04:深度学习介绍和反向传播机制

    1. 使用numpy一步步实现神经网络模型(来源于吴恩达深度学习作业
    2. 在kaggle平台上提交李宏毅机器学习2021的作业task1:回归
  4. Task05:网络设计的技巧

    1. 完成李宏毅机器学习2021的作业task2:分类kaggle链接
  5. Task06:卷积神经网络

    1. 完成李宏毅机器学习2021的作业task3:图像分类,数据集

参考阅读

  1. 李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)
  2. 李宏毅机器学习课程视频
  3. 李宏毅机器学习2021
  4. 李宏毅机器学习2021作业整理
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加:2021-07-14 00:20:36  更:2021-07-14 00:21:09 
 
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