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火了!奇酷教育漫畫人工智能教程帶風!

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火了!漫畫人工智能教程帶風!

  漫畫人工智能教程帶風!
 
  機器學習是什么
 
  我們?nèi)祟愐苍桥_機器?!
 
  這個問題對任何一位機器學習愛好者來說,都像個未解之謎。人類需要經(jīng)過各式各樣的學習才有辦法認識這個世界。 
 
  當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,都能認得出來。
 
  計算機也是一樣,在學習的過程中,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。 

 
  機器學習,顧名思義,機器可以像孩子一樣學習。
 
  你可以認為擁有學習算法的機器是你見過最笨的學生,他無法通過幾張卡片就能區(qū)分貓和老虎 。
 
  計算機需要大量的圖片,也許是幾百張,也許是幾千張都是可能的。然后還要重復之前那個把戲成百上千遍才能學會。
 
  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。不過只要不斷的學習,他終究可以學會的。

 
  
機器學習的分類
 
  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“機器學習”這個術(shù)語。


 
  圖片機器學習大致上可以分為:有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習三類。

 
  在機器學習中,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)盡可能縮小與實際期望的誤差,一步步向前逼近“真相”。
 
  一、有監(jiān)督學習:
 
  有監(jiān)督學習被用于圖像分類、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,因為計算機在學習(訓練)的過程中,不斷的在對答案,不斷改進模型的效果。

 
  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。目前少樣本學習或者舉一反三,還是只有人類能做到。

 
 
  二、無監(jiān)督學習
 
  機器學習中的無監(jiān)督學習,就是讓計算機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)督學習,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。


 
 
  三、強化學習
 
  強化學習中,程序試圖找到實現(xiàn)目標的最佳途徑。在嘗試的過程中,成功的路線會獲得獎勵。

 
  強化學習可以應(yīng)用到交通管理、市場分析、機器人導航等各個方面。

 
  有一種深度強化學習系統(tǒng)非常善于玩街機游戲,對于以前從未玩過的游戲,無需額外編程,它就能學習如何獲勝。

 
  但無論任何類型的機器學習,良好的數(shù)據(jù)都是一切的起點。

 
 
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  機器學習伴你左右,可不是說說而已:
 
  看看機器學習這個笨孩子打下的江山。

 
  這么說吧,如果把擁有學習算法的機器看成一個笨孩子,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器。
 
  現(xiàn)在最火的技術(shù)就是人工智能機器學習——別再說機器學習不是你擅長的崗位。
 
  小白也能看懂的機器學習漫畫教程《機器學習歷險記》,安排!

 
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