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【ML】機器學習介紹

前鎮子開始學習人工智慧,也在 HackMD 上隨手寫了些筆記。
想了下還是要認真紀錄下來才是真正的學習,往後忘記也能複習。
學習教材為 李宏毅教授 的 Machine Learning (2020,Spring)
※ 機器學習就是讓機器自動找函式
筆記 機器學習 人工智慧

舉例來說如語音辨識,輸入一段音訊後利用函式輸出文字

筆記 機器學習 人工智慧

或是圖片辨識,輸入一張動物的圖片,透過函式輸出告訴你他是什麼動物。

這裡的函式(function)就是模型(model)

機器學習種類
1. 監督式學習 Supervised Learning
筆記 機器學習 人工智慧

監督式學習

以圖片為例,有幾張貓和狗的資料樣本作為訓練資料(training data),這幾張圖根據他的特徵(features)去判斷他是貓還是狗並且進行標記(label)
透過訓練集訓練出的模型(model)就是圖上的 f,透過這個模型,以後就可以直接丟圖片給機器判斷出這是貓或是狗了。
2. 非監督式學習 Unsupervised Learning
和監督式學習相反,不給機器正確答案(也就是 label),讓機器去找尋訓練集的特徵並分類。
舉例來說,先給 100 張蘋果和西瓜圖片,讓機器透過判斷他們的特徵,像是形狀、顏色或大小等進行學習。再給機器看其他圖片時,他就可以對圖片分類是西瓜還是蘋果。
3. 強化式學習 Reinforcement Learning
讓機器和環境做互動,並給回饋(Rewards) 讓機器去判對怎麼做才是對的。
像是讓機器學習投籃,我們不告訴他怎麼做才會得分。當他投進籃框時給 1 分,沒投進 0 分,以 Rewards 讓機器知道怎麼做才可以得到好的分數,朝投進籃框這個目標學習。

#筆記  #機器學習  #人工智慧 
分類:學習

就讀資工系的一隻吉娃娃 ★ 正在往人工智慧之路邁進 ~

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