机器学习的原理是什么?

训过小狗没?
没训过的话总见过吧?

你要能理解怎么训狗,就能非常轻易的理解机器学习的原理.

比如你想教小狗学习动作"坐下"一开始小狗根本不知道你在说什么。但是如果你每次都说坐下"然后帮助它坐下,并给它一块小零食作为奖励,经过多次重复,狗就会学会当听到"坐下"这个词时就要坐下。

以此类推,小狗可以听懂各种指令,比如坐下,蹲下,握手等等

机器学习本质上跟教小狗一模一样,只不过机器学习不是一条狗或者一只猫,而是用的"模型"

我们用电脑和特殊的程序(叫做"模型")来代替小狗。我们给电脑一堆数据,比如一堆照片,其中有些是猫,有些是狗。然后我们告诉电脑哪些是猫,哪些是狗(这叫"标签")。电脑就像小狗一样,通过这些"示范"和"奖励"(或"惩罚")来学习怎么区分猫和狗Q

比如"模型"每区分正确一张照片,就给它奖励一分,否则扣一分,然后我们设定了目标是分数越高越好,那么"模型"就会根据这个机制进行不断的学习,最后就成为了一个非常优秀的区分猫狗的"好模型"

但与教小狗不同,电脑可以快速地查看成千上万张照片,并从中学习。电脑也可以学习很多其他复杂的任务,比如识别人的声音、推荐你可能喜欢的音乐,甚至帮助医生诊断疾病。

从上面我们可以总结出来几个名词:

  1. 模型(Model):模型就像是电脑的"大脑"的决策用来处理和学习数据。你可以想象它为一个迷工厂,输入数据进去,输出结果。
  2. 数据集(Dataset):数据集就是用来训练模型的大量信息。这些信息可能是文字、图像、声音等。
  3. 标签(Label):标签是对数据集中每一项数据的解释或标记。比如,在一个由猫和狗照片组成的数据集中,每张照片会被标签为"猫"或"狗"。
  4. 训练(Train)和测试(Test):训练是让模型从标签好的数据集中学习的过程。测试则是检查模型是否真的学会了某件事。
  5. 奖励(Reward)和惩罚(Punishment):在某些机器学习模式中,模型会根据其预测的准确性获得奖励或惩罚。 监督学习
  6. (Supervised Learning) 和无监督学习 (Unsupervised
    Learning):在监督学习中模型从带有标签的数据中学习。在无监督学习中,数据没有标签,模型需要自己找出数据的结。

从上面来看其实我们归纳一下,机器学习就是让电脑通过数据和例子来学习做某件事,而不是由人直接编程告诉它每一步应该怎么做。

这一句话会有点儿难懂,那么还是拿训练计算机去分辨猫狗照片来举例。

我们想要做的是让计算机去自动的学会分辨猫和狗,而不是告诉计算机这是一张哈士奇的图,另张是金毛。

这跟自动的分辨有什么区别呢?

区别就在于"学习",因为猫和狗不像是阿拉伯数字,只有从0到9的10个数字,你直接硬塞给计算机这10个数字是没问题的。

但是猫和狗不一样,世界上有很多种的猫和狗,纯种的,杂交的,国内的,国外的,还有不同角度拍的,俯拍的,正面拍的,背后拍的,照片不是很清楚的。

你没有办法告诉计算机所有的关于猫和狗的照片,另外给所有的照片打上标签也是不现实的,因为工作量太大,如果我们现在要把大象,老虎,狮子,马等等动物都进行分类呢?

每种动物都要打标签的话那工作量简直是天文数字

事实上,你想想自己分辨这些动物的过程,需要看很多的照片吗?

比如老虎和狮子Q,你基本上看个2,3张照片就可以轻松的进行分辨

根本不需要成千上万张,甚至一张不太清楚的照片也不会影响你去做分辨

而我们想要计算机实现的功能就是学习能力,我们提供给计算机每种动物几百张照片,然后告诉它每张照片对应的动物

我们希望它可以通过学习这些图片来获得识别动物的能力。

比如根据他们的毛色,提醒大小,形体特征等等。

对于机器学习以及人工智能的学习,与ChatGPT结合,这是对于新手来说避免被落下太多,甚至被取代的好方法。它比多数书籍更强大,像个知无不言的老师,它可以放大你的能力,比如说你不擅长代码,那么它可以帮助你实现你的想法,无论什么语言它都可以做的非常棒。其实无论是从业者,还是对这一行感兴趣的朋友,都特别推荐去看看[知乎知学堂%的2天公开课,快速掌握大模型的潜力和应用。

这就是[机器学习]Machine Learning这个名词的来源,主要原理可以概括为"从经验中学习"

  1. 明确目标:首先,你需要明确你想让模型(或小狗)完成的任务。例如,区分猫和狗。
  2. 收集数据:接着,你需要准备一个数据集。就像你会有很多"坐下"的场景来教狗一样
  3. 标签与示范: 在监督学习中,你需要标签来告诉模型数据集中每项数据的意义。这像是每次帮助小狗坐下并说"这是坐下"
  4. 训练与调整:使用数据和标签来训练模型,模型会尝试找出数据之间的规律或关系。如果模型做得好,它会获得"奖励";做得不好,则会受到"惩罚"
  5. 测试与评估:一旦模型经过足够的训练,你就可以用没有标签的新数据来测试它,看看其表现如何.
  6. 应用与拓展:一旦模型经过测试并证明有效,它就可以用于各种其他任务,从识别声音到医疗诊断

总的来说,机器学习是一种通过数据和算法来训练模型,使其能够完成特定任务或做出预测的技术。与训练小狗不同,模型可以处理非常大量的数据,并用于解决各种复杂的问题。

区分下几个经常会被混淆的名词: 机器学习/人工智能/深度学习

从下图可以看到

人工智能AI是一个广泛的概念,包括所有模仿、延伸或者扩充人类智能的技术

机器学习是AI中的一个分支,主要关注通过数据来训练模型。

深度学习则是机器学习中的一个子集,专注于使用类似人脑的神经网络进行高级、复杂的任务

相关推荐
qzhqbb13 分钟前
基于统计方法的语言模型
人工智能·语言模型·easyui
冷眼看人间恩怨37 分钟前
【话题讨论】AI大模型重塑软件开发:定义、应用、优势与挑战
人工智能·ai编程·软件开发
2401_8830410839 分钟前
新锐品牌电商代运营公司都有哪些?
大数据·人工智能
AI极客菌2 小时前
Controlnet作者新作IC-light V2:基于FLUX训练,支持处理风格化图像,细节远高于SD1.5。
人工智能·计算机视觉·ai作画·stable diffusion·aigc·flux·人工智能作画
阿_旭2 小时前
一文读懂| 自注意力与交叉注意力机制在计算机视觉中作用与基本原理
人工智能·深度学习·计算机视觉·cross-attention·self-attention
王哈哈^_^2 小时前
【数据集】【YOLO】【目标检测】交通事故识别数据集 8939 张,YOLO道路事故目标检测实战训练教程!
前端·人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉·pyqt
Power20246663 小时前
NLP论文速读|LongReward:基于AI反馈来提升长上下文大语言模型
人工智能·深度学习·机器学习·自然语言处理·nlp
数据猎手小k3 小时前
AIDOVECL数据集:包含超过15000张AI生成的车辆图像数据集,目的解决旨在解决眼水平分类和定位问题。
人工智能·分类·数据挖掘
好奇龙猫3 小时前
【学习AI-相关路程-mnist手写数字分类-win-硬件:windows-自我学习AI-实验步骤-全连接神经网络(BPnetwork)-操作流程(3) 】
人工智能·算法
沉下心来学鲁班3 小时前
复现LLM:带你从零认识语言模型
人工智能·语言模型