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AI 入行那些事儿(3)机器是如何学习的?

2021 开年巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》,为您讲述:

  • 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用
  • 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径
  • 以及求职、面试的全过程

人类是如何学习的?

在了解机器是怎么学习之前,我们先来回顾一下人类自己的学习过程。

设想一下,当我们听到“苹果”这个词时,我们会想到什么呢?是不是会想到那种又红又圆、酸甜可口的水果?

下来我们还会想到什么呢?我们可能会联想到,苹果是一种水果,香蕉、橘子、樱桃和草莓也都是水果。

设想一下:我们正在一家超市里,想买一些苹果,但一时又找不到,这时我们看到了香蕉,我们马上就会知道苹果应该就在附近。

了联想到其它水果之外,我们还可能会从苹果联想到苹果派,因为它是一种用苹果做馅料的点心。

关联学习

提到某个我们所熟悉的概念时,在我们的脑海里通常会出现一个对应的具体事物(苹果)。但我们的思维并不是到此为止,因为这个事物并不是孤立的,它会和其它事物产生关联。

过关联来学习,这是人类认识事物的方式。在人类的头脑中,有一个非常复杂的知识图谱,这个图谱的每一个节点都是一个能映射某种具体事务的概念,人类通过不断拓展知识图谱来学习这个世界。

机器的学习方式

机器自然不可能像人类那样去把概念具象化成某种事物,它能做的是:把所有的概念都转换成数值,把这些概念之间的关系转化成运算,通过这些数值的运算来展现这个世界上的万事万物及其关联。

不过,机器学习中最常用的数值和平时我们所说的数字不太一样。平时我们说的数字都是标量(Scalar),而机器学习中使用的数值是一般向量(矢量,Vector)。此外,还会用到矩阵(Matrix)或张量(Tensor)。

机器可以把现实事物转换成标量/向量/矩阵/张量,再对它们进行运算,得出结果,并用这个结果来指导我们解决问题。

如前所述,如今人工智能主流的支持技术是机器学习和深度学习,它们共同的核心原理也就是如此的。

机器学习和深度学习具有三个共同要素:数据(Data)、算法(Algorithm)和模型(Model)。计算机运行实现了算法的程序对数据进行运算,通过运算结果得到模型。

然后利用得出的模型来预测新的结果。这就是机器学习模型的用途,也是机器学习应用所要达到的目的。

机器学习的整个流程分为训练、测试、预测三个要素,下次我们会用一个例子来说明这个流程是怎么运作的。

本文分享自微信公众号 - 悦思悦读(yuesiyuedu),作者:叶蒙蒙,曹悠

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2021-01-17

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