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  • 机器学习

    机器学习就是找函数

    一、你想找什么样的函数

    相关名词:

    (1)Regression(回归)

    Regression 就是找到一个函数 function,通过输入特征 x ,输出一个数值 Scalar 。

    (2)Binary Classification(二分类)

    Binary Classification 就是找到一个函数 function,通过输入特征 x ,输出Yes或No 。

    (3)Multi-class Classification(多类分类)

    Multi-class Classification 就是找到一个函数 function,通过输入特征 x ,输出Class1,Class2,Class3,...,ClassN。

    (4)Generation(生成)
    产生有结构的复杂东西(例如:文字、图片)——创造

    二、怎么告诉机器你想找什么样的函数

    相关名词:

    (1)Supervised Learning(监督学习)

    (2)Labeled Data(标记数据)

    (3)Loss(损失)

    评价函数的好坏

    (4)Reinforcement Learning(强化学习)

    (5)Unsupervised Learning(无监督学习)

    三、机器怎么找出你想要的函数

    (1)给定函数寻找范围

    • Linear(线性)

    包括Regression、Classification

    • NetWork Architecture(网络架构)

    包括RNN、CNN

    (2)函数寻找方法

    • Gradient Descent(梯度下降法)

    四、前沿研究

    • Explainable AI(可解释的AI)

    • Adversarial Attack(对抗攻击)

    • Network Compression(网络压缩)

    • Anomaly Detection(异常检测)

    机器能知道自己不知道

    • Domain Adversarial Learning(领域对抗性学习)

    • Meta Learning(元学习)

    学习如何学习

    能不能让机器聪明一点(现在的机器学习勤奋不懈,却天资不佳)

    • Life-long learning(终身学习)
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