写在前面
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。
本文为同步更新版本,文章格式可能存在问题,建议阅读以下版本:
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

广告推荐

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:
- 
可以用来学习的 数据(data); 
- 
如何转换数据的 模型(model); 
- 
一个 目标函数(objective function),用来量化模型的有效性; 
- 
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):
- 
回归(regression) 
- 
分类(classification) 
- 
标记问题 
- 
搜索 
- 
推荐系统(recommender system) 
- 
序列学习 
无监督学习(unsupervised learning):
- 
聚类(clustering) 
- 
主成分分析(principal component analysis) 
- 
因果关系(causality)和概率图模型(probabilistic graphical models) 
- 
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 ---------------
注:本文为个人学习笔记,仅供大家参考学习,不得用于任何商业目的。如有侵权,请联系作者删除。
 https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzkwMjM0MzA5MA==&action=getalbum&album_id=3180615146931748866#wechat_redirect
https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzkwMjM0MzA5MA==&action=getalbum&album_id=3180615146931748866#wechat_redirect