对机器学习

文章阐述了关于对机器学习，以及机器学习的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、机器学习的分类
• 2、吴恩达对机器学习不同的模型的训练主要是从三个方面进行的,是哪三个...
• 3、对机器学习时代设计工具的再思考

机器学习的分类

机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。学习目标等。

机器是由各种金属和非金属部件组装成的装置，消耗能源，可以运转、做功。机器学习的分类有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种。

按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。监督学习 监督学习是从x，y这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。输入空间、特征空间、输出空间输入、输出所有可能的取值的***分别称为输入空间、输出空间。

吴恩达对机器学习不同的模型的训练主要是从三个方面进行的,是哪三个...

1、Machine Learning作为统计学的一个分支，最近好像特别吃香，请大神们解疑，Machine Learning具体是干什么的，前景什么样？ 正好刚回答过类似的问题，直接引用下吧 Machine Learning现在是一个很火的研究方向。机器学习是研究计算机怎么模拟人类的学习行为，并且能组织已有的知识构架使之不断完善的性能的学科。

2、麻省总院机器学习实验室负责人之一Jayashree kalpathy教授讨论了如何打造一个更加鲁棒的模型、如何在多医院合作项目中通过转移学习以及联邦学习等算法，在不用分享敏感数据的情况下就能分享训练出的深度学习AI模型，来进行深度合作。 人工智能时代，技术正在不断渗透、变革各行各业。

3、在此基础上，深度学习进一步假定这一相互作用的过程可分为多个层次，代表对观测值的多层抽象。不同的层数和层的规模可用于不同程度的抽象[1]。深度学习运用了这分层次抽象的思想，更高层次的概念从低层次的概念学习得到。

4、机器学习是AI的一个子领域。这里的核心原则是机器为自己提供数据和“学习”。它目前是企业AI工具包中最有前途的工具。ML系统可以快速应用来自大型数据集的知识和培训，擅长面部识别，语音识别，物体识别，翻译以及许多其他任务。

5、例如，“SilviaTerra”项目通过使用Microsoft Azure、高分辨卫星图像和美国林务局的现场数据来训练机器学习模型，实现对森林的监测；“WildMe”项目通过使用计算机视觉和深度学习算法，可对濒临灭绝的动物进行识别；“FarmBeats”项目在户外环境下可以通过传感器、无人机以及其它设备改进数据***集，进而提高农业的可持续性。

6、在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。传统机器学习算法的种类非常多，有些算***有非常多的数学公式，比如SVM等。

对机器学习时代设计工具的再思考

另一种类别是***用了“一应俱全” 的方法，通常作为专业的设计工具来使用，这一类工具提供大量的初级功能，并引起用户极高的学习兴趣，但通常在使用方式上与用户的思维方式不一致。 起初，机器学习似乎提供了一个相比“一刀切”方法稍微复杂一些的版本，这一方法是通过将决策性的任务从设计师身上转移出去，从而简化设计过程。

如果我的数据越多，我的模型就越能够考虑到越多的情况，由此对于新情况的预测效果可能就越好。这是机器学习界“数据为王”思想的一个体现。一般来说（不是绝对），数据越多，最后机器学习生成的模型预测的效果越好。通过我拟合直线的过程，我们可以对机器学习过程做一个完整的回顾。

AI和机器学习产品需要非常仔细的设计。随着AI产品的到来，我们进入了一个智能时代。机器不只是按照我们的指令行事，而是具有了一定的自主性，可以自发的进行一些活动。这同时也影响着人类面对产品时的反应、行为和期待。

随着人工智能（机器学习）的介入，设计师在重复的工作上，效率会不断提高。就像有了蒸汽机的出现，工人的效率低能立刻对比出来，再加上企业需要不断付工资给工人，所以当时有相当多的工人失业。

学会思考是人类的专长，但是让机器也像人类一样进行思考是一个挑战。在新人机时代，要让机器学会类似于人类的思考方式，需要进行以下几个方面的努力： 机器学习：通过大量的数据训练机器学习算法，使其具有自主判断、分类和预测能力，从而实现类似于人类思考的过程。

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