跨界:Google AI开放课程之深入了解机器学习

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https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/

作为高三之后就没再碰过数学的学渣,我在push自己打卡这个AI课程的时候,总感觉自己在挑战一项不可能完成的任务。但是自己挖的坑,含着泪也要跳下去。。。

其实最近这段时间,我还去听了两场讲座,seq2seq和循环神经网络。明知道会听不懂,还是硬着头皮去了,颇有些悲壮的感觉。。。

现在有一个重大领悟要和大家分享:

第一印象觉得AI很深奥,那只是被各种生涩的名词难倒了,实际上AI机器学习的原理非常非常非常容易理解!

用最简单的人话来说,机器学习的过程实际上就是在找一个最优的函数公式!

举个,下面这些是已知的数据

根据已知数据找到一个一元一次方程 y=wx+b

这时,出现了一个新的x1,代入公式之后得到y1,这就是通过算法预测到的值,然后拿这个值跟跟实际结果做比较,如果相差很远,就需要调整公式。

所以机器学习在学什么?其实就是从我们给它提供的数据当中,找到一个最能匹配这些数据的函数公式。以后出现新的情况需要输出结果时,就能通过这个函数去找出对应的结果。实际的算法会比这个要复杂,还会加入权重、偏差等等因素,但原理就是酱紫!

竟然这么简单?

就是这么简单!

理解了这一点,你再去学这一章,是不是一下子就攻克了呢?

往下衍生去想,我觉得对于有志于成为算法工程师的人来说,必然需要有很好的数学基础,但对于AI的产品经理来说,核心技能并不在于深奥的算法和模型,能够理解各种算法实现的原理以及当前技术能达到的边界就可以了。这是我个人的判断,还有待交叉验证。

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