[人工智能]Dastawhale学习打卡LHYML-Task01

机器学习介绍

machine learning所做的事情，你可以想成就是在寻找一个function，要让机器具有一个能力，这种能力是根据你提供给他的资料，它去寻找出我们要寻找的function。还有很多关键问题都可以想成是我们就是需要一个function。

在语音辨识这个问题里面，我们要找一个function，它的输入是声音讯号，他的输出是语音辨识的文字。这个function非常非常的复杂，有人会想说我来用一些写规则的方式，读很多语言学文献，然后写一堆规则，然后做语音辨识。这件事情，60年代就有人做，但到现在都还没有做出来。语音辨识太过复杂，这个function太过的复杂，不是人类所可以写出来，这是可以想象的。所以我们需要凭借的机器的力量，帮我们把这个function找出来。

假设你要做影像辨识，那就是找一个function，输入一张图片，然后输出图片里面有什么样的东西。 或者是大家都一直在说的Alpha GO，如果你要做一个可以下围棋machine时，其实你需要的也就是找一个function。这个function的输入是围棋上十九* 十九的棋盘。告诉机器在十九* 十九的棋盘上，哪些位置有黑子，哪些位置有白子。然后机器就会告诉你，接下来下一步应该落子在哪。或者是你要做一个聊天机器人，那你需要的是一个function，这个function的输入就是使用者的input，它的输出就是机器的回应。

机器学习相关技术

监督学习 supervised learning

1. 回归 数值
2. 分类
   Regression和Classification的差别就是我们要机器输出的东西的类型是不一样。在Regression中机器输出的是一个数值，在Classification里面机器输出的是类别。假设Classification问题分成两种，一种叫做二分类输出的是是或否（Yes or No）；另一类叫做多分类（Multi-class），在Multi-class中是让机器做一个选择题，等于是给他数个选项，每个选项都是一个类别，让他从数个类别里选择正确的类别。
3. structured learning 中让机器输出的是要有结构性的，举例来说：在语音辨识里面，机器输入是声音讯号，输出是一个句子。句子是要很多词汇拼凑完成。它是一个有结构性的object。或者是说在机器翻译里面你说一句话，你输入中文希望机器翻成英文，它的输出也是有结构性的。或者你今天要做的是人脸辨识，来给机器看张图片，它会知道说最左边是长门，中间是凉宫春日，右边是宝玖瑠。然后机器要把这些东西标出来，这也是一个structure learning问题。

半监督学习 semi-supervised learning

迁移学习 Transfer learning

无监督学习 unsupervised learning

强化学习 reinforcement learning

Alpha Go = supervised learning + reinforcement learning
若我们用Alpha Go当做例子时，supervised learning就是告诉机器：看到这个盘式你就下“5-5”，看到这个盘式你就下“3-3”

reinforcement learning的意思是：机器跟对手互下，机器会不断的下棋，最后赢了，机器就会知道下的不错，但是究竟是哪里可以使它赢，它其实是不知道的。我们知道Alpha Go其实是用监督学习加上reinforcement learning去学习的。先用棋谱做监督学习，然后在做reinforcement learning，但是reinforcement learning需要一个对手，如果使用人当对手就会很让费时间，所以机器的对手是另外一个机器

为什么学习机器学习（略）