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深度学习之感性理解

深度学习之感性理解-机器学习基础一

      • 机器学习是什么
      • 机器学习用来干嘛的
      • 机器学习是怎么做的

机器学习是什么

关于机器学习的定义,网上很多,我就不多说了,谈谈自己的理解。简单的说就是有一个事情想让计算机做,但是计算机不知道这个事情怎么做,然后你就告诉他,这个是这样做的,那个是那样做的,久而久之计算机总结出了方法,来完成你告诉他所做的事,而且越做越好。
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机器学习用来干嘛的

机器学习可以做很多事情,理论上所以事情都可以,人能做的事他们都可以,因为他们也可以不断学习,不断提高。

比如一些广告推荐,电商推荐,一些视频软件首页的一些推荐,都是通过机器学习,不断的去学习你的爱好,你的习惯,从而越来越迎合你的需求,你的想法,让你觉得这个软件真只能,我还没搜索就给我推荐了,其实是根据你以往搜索的经验得出来的。

比如语音识别,翻译,人脸识别,车牌识别(很常见吧,其实就是一种车牌的图像数字识别),自动驾驶,玩游戏(alphaGo,星际争霸,dota),都是计算机机器学习的应用,未来还有更多领域会涉及到,人类能涉及到的,计算机终将也能应用到,当然目前可能还没有我们科幻片里看见的终结者这种那么先进啦。

比如最近谈论的比较火的互联网996,试想有一天出现了通用的程序员机器人,可以替代大部分工作,996也不算什么了,24247才是王道。

机器学习是怎么做的

所有我们人类要做的事情基本可以看做是个输入输出的任务。比如你口渴了,怎么解决,那就喝水,输入:水,输出:不渴了,当然中间有好多环节,可以理解成解决问题的方法。我们人类的发展也是这样的,比如电灯的发明,通过实验很多种材料才发现钨丝是比较好的,这个过程就可以理解成机器学习的过程,他也是在尝试很多种方法,最终获得一个较好的结果,至少可以完成任务的。

举个例子说明下机器学习的简单过程。你肚子饿了,想吃东西,然后你去买了个汉堡吃了,从而有2种情况:第一,汉堡不够吃,你还饿。第二,汉堡量太大,你吃不下了。或许最开始你很难量化你的胃口到底有多大,只能先吃再说了,通过这个吃汉堡,你有了对自己胃口量化的经验,你发现自己胃口可能比一个汉堡大,或者小,从而影响你下一次肚子饿的时候,你是买2个汉堡呢,还是比吃汉堡,吃个鸡腿够了。这就可以看做是一次机器学习,你已最终的结果,来优化你前面的行为(方法),从而调整一些条件(参数),慢慢的你就会越来越了解自己的胃口,吃东西不会吃不饱,也不会浪费了,尽可能的刚刚好。

再举个简单的例子,从小到大我们都考过试吧,我们为了考个好分数,是不是得平时听课学习多用心点,是不是得回家多复习复习,是不是考试当天得有个好状态,很多因素都可能会影响我们的分数,那我们该怎么办呢。主流的肯定是上课多用心点,回家多复习,那我们怎么就觉得这2种对考个好分数最重要的,很简单,因为我们实践过了,我们发现这2种对我们的成绩影响最大,就引出了权重的概念,可以理解为某个因素对某个事情的影响程度。那我们简单的把这个分数看成1个方程式:
( 用 心 + 复 习 ) ∗ 时 间 1 + 其 他 因 素 ∗ 时 间 2 = 好 分 数 (用心+复习)*时间1+其他因素*时间2= 好分数 (用心+复习)∗时间1+其他因素∗时间2=好分数

假设分数(100分)有这个模型(方法),那我们为了有个好分数就可以做出相应的策略了,很显然我们应该把尽可能多的时间分配给(用心+时间)上才能最大化好分数,如果我们一天就24小时,时间1+时间2=24小时,当然我们不可能把 时间1=24小时,我们除了学习还得休息,吃饭等等时间呀。我们不知道具体怎么分配,于是我们开始尝试: 时 间 1 = 16 小 时 , 时 间 2 = 8 小 时 , 分 数 = 80 时间1=16小时,时间2=8小时,分数=80 时间1=16小时,时间2=8小时,分数=80好像分数不够高,再测试其他的: 时 间 1 = 14 小 时 , 时 间 2 = 10 小 时 , 分 数 = 90 时间1=14小时,时间2=10小时,分数=90 时间1=14小时,时间2=10小时,分数=90 还想更高,再测试其他的: 时 间 1 = 12 小 时 , 时 间 2 = 12 小 时 , 分 数 = 100 时间1=12小时,时间2=12小时,分数=100 时间1=12小时,时间2=12小时,分数=100满分了,试试其他的: 时 间 1 = 10 小 时 , 时 间 2 = 14 小 时 , 分 数 = 85 时间1=10小时,时间2=14小时,分数=85 时间1=10小时,时间2=14小时,分数=85怎么低了,再测试其他的: 时 间 1 = 8 小 时 , 时 间 2 = 16 小 时 , 分 数 = 80 时间1=8小时,时间2=16小时,分数=80 时间1=8小时,时间2=16小时,分数=80

最后发现时间上12:12是最优选择,说明并不是学习时间越多越好,因为毕竟是人嘛,效率不是机器,很难调节到最优状态。假设最好的分数当然是100分啦,但是这个时间分配得尝试很多次啦,去不停的调节这些时间,让分数达到最大化。如果让计算机去做,分配可能就是24:0了,毕竟是机器嘛。这个就是一种机器学习的过程。总结来说,就是不断的去优化方法,不断的去调节各种影响因素,离目标越来越接近。

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好了,今天就到这里了,希望对学习理解有帮助,大神看见勿喷,仅为自己的学习理解,能力有限,请多包涵,图片均来自网络,侵删。

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