维克托儿

V1

2022/12/04阅读:27主题:自定义主题1

5分钟足矣——机器如何学习

机器学习与人类学习

了解机器如何学习之前,我们先思考一下,人是如何学习的。

我们以学生学习并参加高考为例,看看这个过程:

整体分两个过程:学习过程和实施过程。

首先,在学习过程中,学生利用听课、做题等训练手段,通过总结、测试学到了经验、规律。

然后,在实施过程中,学生利用学到的规律,完成高考,取得理想成绩,并最终进入大学。

可以类比的,我们看看机器是如何学习的。

整体同样分两个过程:学习过程和实施过程。

首先,在学习过程中,机器通过历史数据(经验)的训练,并进行测试,最终学到模型。

然后,在实施过程中,机器利用学到的模型,对输入的数据进行预测,创造价值,提高生产力。

通过以上不是特别恰当的例子,可以看出:机器学习的过程跟人类学习是类似的。

机器怎么学习

那么机器具体怎么学习呢?

通过上面的例子,我们发现,所谓的智能,可以简单归纳为某种判断力。

比如根据一张动物的图片,可以判断是猫是狗;根据一个地方的基本特征,比如气候、湿度、是否临海等,可以判断大概的地理位置;根据一个人的基本信息,比如性别、血压、体重等,可以判断他的基本健康状况。

这些例子都可以归纳成以下流程:输入数据——判断——输出数据。

是不是有点面熟?机智如你,马上想到了:这不就是初中学习的函数么:自变量——函数——因变量。

是的,机器就可以通过函数学习,只要找到正确的函数,机器就有能力根据自变量,做出判断,得出因变量,他就获得了某种判断力。

当然,这只是机器学习的一种方式,并不是所有机器学习算法都需要找到一个合适的函数。

更通用的说法,是模型。

  1. 通过历史数据的训练,获得一个合理的模型;
  2. 通过测试数据,测试一下模型的表现,如果不理想,重新回到第1步,调整参数重新训练,直到得到一个表现优异的模型;
  3. 把需要预测的新数据输入模型,获得预测值。

以上,就是机器的学习过程。

总结

本文出现的几个关键词:模型、历史数据、训练、测试、预测等。

机器学习总结一句话:利用历史数据,通过多次迭代的训练测试,学到一个模型,利用该模型对新数据进行预测的过程。

人类学习与机器学习是相似的,人工智能就是机器模拟人的智能,人的智能不是与生俱来的,需要后天的努力学习。

机器也可以!

注:

  • 大道至简,坚信复杂的理论背后,都有一个简单的道理。
  • 5分钟原则,知识碎片化,一篇小文能讲清一个事儿就满足了。

分类:

后端

标签:

后端

作者介绍

维克托儿
V1