Author:AXYZdong 李宏毅《机器学习》系列 参考视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef 参考文档:DataWhale文档
▲ 人工智能、机器学习和深度学习的关系
所谓Machine Learning的方向,就是你就写段程序,然后让机器人变得了很聪明,它就能够有学习的能力。
如果讲的更务实一点的话,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它的资料,它去寻找出我们要寻找的Function。
找出function的framework:
▲ Machine Learning Framework 的整个过程
Training Data有少量的Labelled data和大量的Unlabeled data。 在半监督学习的技术中,这些没有label的data,它们可能也是对学习有帮助。
迁移学习的意思是:假设我们要做猫和狗的分类问题,我们也一样,只有少量的有label的data。但是我们现在有大量的data,这些大量的data中可能有label也可能没有label。但是它们跟我们现在要考虑的问题是没有什么特别的关系,我们要分辨的是猫和狗的不同,但是这边有一大堆其他动物的图片,你有这一大堆不相干的图片,它们到底可以带来什么帮助。这个就是迁移学习要讲的问题。
没有任何label,机器可以无师自通。
在Reinforcement Learning中,我们没有告诉机器正确的答案是什么,机器所拥有的只有一个分数,就是它做的好还是不好。
Alpha Go其实是用Supervised Learning加上Reinforcement Learning去学习的。先用棋谱做监督学习,然后再和另外一个机器做强化学习。
▲ 机器学习相关的技术
其中最重要的原因是需要AI训练师。 在机器学习中,需要挑选出合适的 Model、Loss Function、…,不同的Model、Loss Function适合解决不同的问题,这时候就需要富有经验的AI训练师去寻找合适的Model、Loss Function。 —— END ——