要學(xué)習(xí)人工智能，實(shí)際上我們對(duì)于智能要有一個(gè)認(rèn)真的思考，所謂智能就是預(yù)測的能力吧暮芭，能夠預(yù)測未來，根據(jù)現(xiàn)在的數(shù)據(jù)推測未來數(shù)據(jù)的能力就是智能吧欲低。之前牛頓從蘋果掉落總結(jié)出重力的定律谴麦，愛因斯坦總結(jié)智能方程其實(shí)都是智能化的一種吧。
根據(jù)各種已有的數(shù)據(jù)/現(xiàn)象總結(jié)出規(guī)律伸头，可以是一個(gè)線性函數(shù)或者一個(gè)概率函數(shù)其實(shí)都是一種智能化的體現(xiàn)匾效，比如根據(jù)數(shù)序列1，2恤磷，4面哼，8，16...總結(jié)y=x的平方扫步，我們就具備了輸入X可以得到Y(jié)的預(yù)測能力了吧魔策，這個(gè)函數(shù)可以很好的擬合未來的數(shù)據(jù)序列，那就是一種智能化能力吧河胎。這是人的一種學(xué)習(xí)能力闯袒，把這種能力反應(yīng)到機(jī)器上就是機(jī)器學(xué)習(xí)能力把，機(jī)器也可以學(xué)習(xí)y=x的平方 這樣簡單的函數(shù)能力游岳，還可以學(xué)習(xí)更復(fù)雜的能力政敢，比如人臉識(shí)別、語音識(shí)別和語義理解等等胚迫，只不過用到的函數(shù)非常復(fù)雜喷户，還不一定擬合的這么準(zhǔn)確罷了。無論什么樣的智能或者學(xué)習(xí)访锻，都是根據(jù)輸入褪尝，按照模型得到輸出的過程吧。其實(shí)計(jì)算機(jī)就是一種智能啊期犬，有輸入河哑、有輸出，有一個(gè)黑盒模型龟虎。
機(jī)器學(xué)習(xí)最常見的一種是監(jiān)督學(xué)習(xí)璃谨，最開始的幾步是對(duì)于模型的訓(xùn)練，“多了”或“少了”可以理解為訓(xùn)練時(shí)的誤差遣总，模型根據(jù)誤差調(diào)整自身參數(shù)睬罗，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)里常用的反向傳播(Backpropagation)的簡單的解釋轨功。因?yàn)槲覀儸F(xiàn)實(shí)生活中面對(duì)的數(shù)據(jù)序列不都是簡單的1，2容达，4古涧，8，16...這些序列或者現(xiàn)實(shí)中都不存在花盐，我們面對(duì)的是海量的數(shù)據(jù)羡滑，復(fù)雜無頭緒的數(shù)據(jù)，我們看到之前數(shù)據(jù)的因果關(guān)系算芯，但是我們不知道為什么柒昏，怎么計(jì)算的。比如你看到張三的臉熙揍，就能認(rèn)出來是張三职祷，這個(gè)模型對(duì)人來說很簡單，但是對(duì)于機(jī)器確實(shí)來說超級(jí)復(fù)雜届囚，我們沒有一個(gè)函數(shù)可以輸出這個(gè)結(jié)果有梆。就需要一個(gè)超級(jí)復(fù)雜的模型不斷來驗(yàn)證，這個(gè)就是監(jiān)督式學(xué)習(xí)吧意系，根據(jù)已有的推測未知的未來泥耀。
其實(shí)人類的學(xué)習(xí)也是監(jiān)督式學(xué)習(xí)，人的學(xué)習(xí)按邏輯順序可分為三個(gè)階段：輸入蛔添，整合痰催，輸出。人的學(xué)習(xí)是一個(gè)人根據(jù)過往的經(jīng)驗(yàn)迎瞧，對(duì)一類問題形成某種認(rèn)識(shí)或總結(jié)出一定的規(guī)律夸溶，然后利用這些知識(shí)來對(duì)新的問題下判斷的過程。按照貝葉斯原理夹攒，可能我們的學(xué)習(xí)方式就是這樣的蜘醋，總是根據(jù)已知來推測未知胁塞，同時(shí)根據(jù)獲得的新數(shù)據(jù)咏尝、新知識(shí)來不斷修正未來的方式。我們的物理好像就是這樣的吧啸罢，一開始式牛頓编检，后來有麥克斯韋，有愛因斯坦扰才，都是站在巨人的肩膀上做出的努力（都是根據(jù)已有數(shù)據(jù)允懂，再加上新的觀測和數(shù)據(jù)，來修正我們對(duì)未知的預(yù)測或者看法）衩匣。學(xué)習(xí)能力絕對(duì)是人類打猩猩時(shí)代起憋出的大招蕾总，在它的幫助下人類一舉登頂食物鏈之巔粥航。就是人類的腦容量和壽命畢竟有限，由于這個(gè)限制生百，縱使人類有超級(jí)的學(xué)習(xí)能力递雀，還是很難讓現(xiàn)有知識(shí)爆炸性增長的。幫助人類突破這個(gè)瓶頸的蚀浆，正是計(jì)算機(jī)缀程，或者說是“機(jī)器學(xué)習(xí)”
怎么指導(dǎo)計(jì)算機(jī)或者機(jī)器從數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律呢？
它們就是各式各樣的機(jī)器學(xué)習(xí)算法市俊。機(jī)器學(xué)習(xí)是指用某些算法指導(dǎo)計(jì)算機(jī)利用已知數(shù)據(jù)得出適當(dāng)?shù)哪Ｐ脱畲眨⒗么四Ｐ蛯?duì)新的情境給出判斷的過程。而在這整個(gè)過程中摆昧，最關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)撩满，是數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)绅你！重要的事情說三遍鹦牛。機(jī)器學(xué)習(xí)三要素是模型、策略和算法勇吊，其實(shí)感覺還應(yīng)該加上“數(shù)據(jù)”吧曼追。
機(jī)器學(xué)習(xí)是你不去設(shè)計(jì)， 而讓計(jì)算機(jī)自己去磨汉规，如同用一套很一般的模子里打磨出能夠解決特定問題的武器礼殊。這點(diǎn)上，機(jī)器學(xué)習(xí)做的正是” 自發(fā)能夠產(chǎn)生解決問題的程序的程序” 针史， 一些機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法如線性回歸晶伦， SVM， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啄枕， 它們單個(gè)都不能解決問題婚陪， 但是通過“學(xué)習(xí)”卻可以一會(huì)去預(yù)測房價(jià)一會(huì)去尋找美女。
機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)源于數(shù)據(jù)的模型的訓(xùn)練過程频祝，最終歸納出一個(gè)面向一種性能度量的決策泌参。 “訓(xùn)練一個(gè)模型”代表訓(xùn)練實(shí)例，“模型”表示通過經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)獲得的狀態(tài)常空，“歸納出一個(gè)決策”代表基于輸入做出決策的能力沽一，并且需要一個(gè)用于未來決策的、不可見的預(yù)期輸入漓糙。最后铣缠，“面向一種性能度量”是指準(zhǔn)備好的模型的針對(duì)性需要和定向特性。
機(jī)器學(xué)習(xí)里面有一個(gè)定理：沒有免費(fèi)的午餐定理，就是說沒有一個(gè)優(yōu)秀的或者通用的算法可以對(duì)一切問題進(jìn)行擬合蝗蛙，要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)蝇庭，不同的情況，按照不同的模型捡硅，優(yōu)化不同的參數(shù)遗契。
機(jī)器學(xué)習(xí)就是在總結(jié)過去，預(yù)測未來病曾。
