《动手学深度学习v2》学习笔记 | 1. 引言

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本文为《动手学深度学习v2》的学习笔记。本着自己学习、分享他人的态度，分享学习笔记，希望能对大家有所帮助。

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目录

• 1.1 日常生活中的机器学习

• 1.2 机器学习中的关键组件

• 1.3 各种机器学习问题

参考资料：
视频： https://www.bilibili.com/video/BV1J54y187f9
教材： https://zh.d2l.ai/chapter_introduction/index.html#chap-introduction

1.1 日常生活中的机器学习

图片分类

物体检测和分割

样式迁移

人脸合成

文字生成图片

文字生成

无人驾驶

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1.2 机器学习中的关键组件

无论什么类型的机器学习问题，都会遇到这些组件：

1. 可以用来学习的 数据（data）；

2. 如何转换数据的 模型（model）；

3. 一个 目标函数（objective function），用来量化模型的有效性；

4. 调整模型参数以优化目标函数的 算法（algorithm）。

1.3 各种机器学习问题

监督学习（supervised learning）：

1. 回归（regression）

2. 分类（classification）

3. 标记问题

4. 搜索

5. 推荐系统（recommender system）

6. 序列学习

无监督学习（unsupervised learning）：

1. 聚类（clustering）

2. 主成分分析（principal component analysis）

3. 因果关系（causality）和概率图模型（probabilistic graphical models）

4. 生成对抗性网络（generative adversarial networks）

强化学习（reinforcement learning）

强化学习能够与环境之间相互作用

--------------- 结束 ---------------

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