李宏毅《机器学习》视频笔记P1-2
P1 机器学习介绍
深度学习是机器学习的一种方法，相比于以往的Hand-crafted永远无法超越创造者，Machine Learning有更智能的优点，通俗的讲，其目标是让机器有自己学习的能力，根据我们提供的资料，Machine Learning寻找出我们需要的最优Function。
以下是几种机器学习的介绍：
| supervised Learning | 需要大量的Training Data,来寻找Input与Output（label）之间的Function |
|---|---|
| Semi-supervised Learning | 大量猫和狗，一部分有label |
| 以下两个： | 来减少label需要的量的方法 |
| Transfer Learning | 讲不相干的数据会给判别带来什么影响 |
| Unsupervised Learning | 大量数据（完全没有lebel,比如文章）生成Function ，丢进去一个词汇，自行输出信息（这个信息取决于自行训练出来的Function）（文章词汇；图片创造动物） |
| Supervised | Learning from teacher手把手教学，有老师教 |
|---|---|
| Reinforement | Learning from critics只打分，从评价中学习， |
P2 为什么要学习机器学习
经验丰富的AI训练师才能让机器学习有其用武之地。