機(jī)器學(xué)習(xí)是什么

 

　　我們?nèi)祟愐苍桥_機(jī)器？！

 

　　這個問題對任何一位機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者來說，都像個未解之謎。人類需要經(jīng)過各式各樣的學(xué)習(xí)才有辦法認(rèn)識這個世界。 

 

　　當(dāng)小朋友第一次看到貓后，可能會問爸爸媽媽，這個胖乎乎有胡子的可愛動物是什么。

 

　　當(dāng)父母告訴她：這就是貓的時候，她就會理解到，這種生物就是貓。

 

　　或者你的父母買過一些帶有動物照片的卡片，然后指著卡片上的圖像說：”寶貝，這是貓“。

 

　　以后她碰到各種各樣的貓的時候，都能認(rèn)得出來。

 

　　計算機(jī)也是一樣，在學(xué)習(xí)的過程中，可以自動找出“貓的具體特征”，以及形成自己一套識別方法，即使沒有遇到的問題也可以按照原先的思路去解決。 

 

　　機(jī)器學(xué)習(xí)，顧名思義，機(jī)器可以像孩子一樣學(xué)習(xí)。

 

　　你可以認(rèn)為擁有學(xué)習(xí)算法的機(jī)器是你見過最笨的學(xué)生，他無法通過幾張卡片就能區(qū)分貓和老虎 。

 

　　計算機(jī)需要大量的圖片，也許是幾百張，也許是幾千張都是可能的。然后還要重復(fù)之前那個把戲成百上千遍才能學(xué)會。

 

　　相信我，天底下沒有一個父母有這種耐心教會這么傻的孩子。不過只要不斷的學(xué)習(xí)，他終究可以學(xué)會的。

 

 

　　早在1959年，“人工智能”的概念誕生沒幾年，IBM的阿瑟·塞繆爾就創(chuàng)造了“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個術(shù)語。

 

　　圖片機(jī)器學(xué)習(xí)大致上可以分為：有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)三類。

 

　　在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們會根據(jù)可用的數(shù)據(jù)不斷調(diào)整參數(shù)讓假設(shè)盡可能縮小與實(shí)際期望的誤差，一步步向前逼近“真相”。

 

 

　　有監(jiān)督學(xué)習(xí)被用于圖像分類、語音識別和文字識別，牢牢占據(jù)C位！

 

　　帶有答案的數(shù)據(jù)是必須的，因為計算機(jī)在學(xué)習(xí)（訓(xùn)練）的過程中，不斷的在對答案，不斷改進(jìn)模型的效果。

 

　　帶有答案的數(shù)據(jù)的數(shù)量是巨大的，計算機(jī)沒有我們想象中聰明，它需要在每次的錯誤中尋找自己的不足。目前少樣本學(xué)習(xí)或者舉一反三，還是只有人類能做到。

 

 

 

　　機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是讓計算機(jī)分析一堆不知道答案的數(shù)據(jù)，然后在一堆數(shù)據(jù)中招到數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系。

 

　　無監(jiān)督學(xué)習(xí)，可以幫助我們創(chuàng)建可視化網(wǎng)絡(luò)，或者發(fā)現(xiàn)自然規(guī)律。


 

 

 

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，程序試圖找到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最佳途徑。在嘗試的過程中，成功的路線會獲得獎勵。

 

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用到交通管理、市場分析、機(jī)器人導(dǎo)航等各個方面。

 

　　有一種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)非常善于玩街機(jī)游戲，對于以前從未玩過的游戲，無需額外編程，它就能學(xué)習(xí)如何獲勝。

 

　　但無論任何類型的機(jī)器學(xué)習(xí)，良好的數(shù)據(jù)都是一切的起點(diǎn)。

 

 

 

　　機(jī)器學(xué)習(xí)伴你左右，可不是說說而已：

 

　　看看機(jī)器學(xué)習(xí)這個笨孩子打下的江山。

 

　　這么說吧，如果把擁有學(xué)習(xí)算法的機(jī)器看成一個笨孩子，那么換個角度來說我們?nèi)祟愐苍S是一臺擁有高級算法的機(jī)器。

 

　　現(xiàn)在最火的技術(shù)就是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)——別再說機(jī)器學(xué)習(xí)不是你擅長的崗位。

 

　　小白也能看懂的機(jī)器學(xué)習(xí)漫畫教程《機(jī)器學(xué)習(xí)歷險記》，安排！

 

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