1、机器学习介绍
Artifical intelligence：人工智能（目标）
Machine Learning：机器学习（手段）
Deep Learning：深度学习，是机器学习其中的一种方法
机器学习：从数据中找到一个函数
机器学习的步骤：
（1）define a set of function
（2）goodness of function
（3）pick the best function
回学到的机器学习知识（知识图谱）：
回归->分类（二分类Binary Classification、多分类Multi-class Classification）->
Training Data：Input/output pair of target function
Function output = label
难点：很难收集到大量的有标签数据（数据标注需要大量人力、物力）
为了减少label data用量的方法，出现Semi-supervised Learning、Transfer Learning、Unsupervised Learning
Structured Learning：-Beyond Classification
Reinforcement Learning：强化学习（更符合人类学习的情景）
2、为什么学习机器学习
选择合适的model和loss function
不同的model和loss function适合解决不同的问题
引用参考：
https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=3&spm_id_from=pageDriver