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[机器学习]林轩田机器学习基石课程学习笔记1 -- The Learning Problem

[机器学习]林轩田机器学习基石课程学习笔记1 -- The Learning Problem
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[机器学习]林轩田机器学习基石课程学习笔记1 -- The Learning Problem
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来源 | AI 算法与图像处理
主要内容

  • What is Machine Learning
  • Applications of Machine Learning
  • Components of Machine Learning
  • Machine Learning and Other Fields

[机器学习]林轩田机器学习基石课程学习笔记1 -- The Learning Problem
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What is Machine Learning
什么是“学习”？学习就是人类通过观察、积累经验 ， 掌握某项技能或能力 。 就好像我们从小学习识别字母、认识汉字 ， 就是学习的过程 。 而机器学习（Machine Learning） ， 顾名思义 ， 就是让机器（计算机）也能向人类一样 ， 通过观察大量的数据和训练 ， 发现事物规律 ， 获得某种分析问题、解决问题的能力 。
机器学习的过程是从资料出发 ， 经过电脑的计算之后 ， 最终得到某一种表现 。
比如通过电脑让电脑学会预测股票 。 利用十年前的数据去学习 ， 告诉我明天该怎么去投资 ， 如果机器真的做到了 ， 那么说明机器真的学到了这些 。 这是我们希望机器学习能做的事情 。
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举例：如何识别一棵树
  • 设计一个程序去定义一棵树 ， 是非常困难的
  • 通过学习数据去辨认一棵树（3岁小孩能做）
  • 机器学习系统去识别一棵树比设计一个程序更加容易的多
通过我们的脑力去分析这些东西比较困难 ， 因为希望通过机器自己去学习和分析 ， 发现这些规律 。
机器学习在构建一个复杂系统的时候是一个可选的方法：
比如：
  • 当人类没办法做一个复杂的系统 ， 将所有的规律都写清楚 ， 比如机器人探测火星 ， 没办法预测机器人在火星上会遇到什么情况 ， 例如遇到坑 ， 要怎么办 ， 这就需要机器自己去学习怎么处理
  • 没办法定义一个规则的时候——语音/可视化识别
  • 有一些人没想过的应用——股市交易
  • 在大规模的数据下一个用户取向的问题——用户个性化的市场

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机器学习要做的事情 ， 是类似于教电脑钓鱼的方法 ， 让它可以一辈子受用 。
那么什么场景下 ， 考虑使用机器学习解决呢？
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机器学习的三个关键条件：
  • 事情本身存在某些潜在规律可以去学习 ， 并且有明确的目标
  • 事情存在一定的规则 ， 但是我们不知道怎么把它用代码写下来
  • 机器学习需要资料 ， 否则机器不知道如何去学习
当三个关键条件都满足的时候才考虑使用机器学习
测试&答案：
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1、预测小孩子接下来的几分钟后会哭？no（没有规则）
2、判断图中是否存在圆？no（规则可以轻松定义）
3、决定是否该给用户分发信用卡？yes ， 不容易编程实现 ， 有大量的客户历史信息
4、地球什么时候会毁灭？no（没有足够的数据）
【[机器学习]林轩田机器学习基石课程学习笔记1 -- The Learning Problem】


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