筆記|李宏毅老師機(jī)器學(xué)習(xí)課程，視頻2為什么學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)
《學(xué)習(xí)筆記》專欄·第2篇
文 | MLer
878字 | 2分鐘閱讀
【數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能】開通了機(jī)器學(xué)習(xí)群，大家可以相互學(xué)習(xí)和交流。請(qǐng)掃描下方二維碼，備注：姓名-ML，添加我為好友，誠(chéng)邀你入群，一起進(jìn)步。
感謝李宏毅老師的分享，他的課程幫助我更好地學(xué)習(xí)、理解和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)。李老師的網(wǎng)站：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。這個(gè)學(xué)習(xí)筆記是根據(jù)李老師2017年秋季機(jī)器學(xué)習(xí)課程的視頻和講義做的記錄和總結(jié)。因?yàn)檫@個(gè)視頻是在Youtube上面，有些朋友可能無法觀看，我把它搬運(yùn)下來放在云盤上面，大家點(diǎn)擊閱讀原文，就可以直接在手機(jī)隨時(shí)隨地觀看了。再次，感謝李老師的付出和貢獻(xiàn)。
這門課，共有36個(gè)視頻，每個(gè)視頻播放的時(shí)間不一。我按著視頻播放的順序，觀看，聆聽和學(xué)習(xí)，并結(jié)合講義，做學(xué)習(xí)筆記。我做學(xué)習(xí)筆記目的有三：
1 幫助自己學(xué)習(xí)和理解機(jī)器學(xué)習(xí)
2 記錄機(jī)器學(xué)習(xí)的重要知識(shí)、方法、原理和思想
3 為傳播機(jī)器學(xué)習(xí)做點(diǎn)事情
視頻2：為什么學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)
一、為什么學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)？
正如視頻所介紹的，想構(gòu)建一個(gè)好的AI系統(tǒng)，需要AI訓(xùn)練師。
AI訓(xùn)練師是個(gè)什么東東？
摘錄百度百科：AI訓(xùn)練師是近年來隨著AI技術(shù)廣泛應(yīng)用產(chǎn)生的新興職業(yè)，他們的工作內(nèi)容有解決方案設(shè)計(jì)、算法調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)標(biāo)注等。
AI訓(xùn)練師要為機(jī)器選擇合適的model、loss function以及優(yōu)化策略。
不同的model和loss function適合解決不同的問題。
朋友們，請(qǐng)思考：
1 你熟悉那些model?
2 你知道那些損失函數(shù)？這些損失函數(shù)的原理分別是什么？
3 你使用過那些優(yōu)化策略？對(duì)于不是凸優(yōu)化的問題的怎么處理逼近？
scikit-learn庫(kù)，提供了一份機(jī)器學(xué)習(xí)使用的地圖，如下圖所示：
看圖可以發(fā)現(xiàn)，從樣本數(shù)和目標(biāo)入手，確定最佳的解決方案。若要用ML，樣本數(shù)太少，就先收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集滿足要求后，觀察目標(biāo)，是預(yù)測(cè)類別型，還是定量型，若是類別型，并且有標(biāo)簽數(shù)據(jù)，那就是分類任務(wù)，反之是聚類任務(wù)；若是定量型，有預(yù)測(cè)的數(shù)值，就是回歸任務(wù)；反之，進(jìn)入后續(xù)的操作。
朋友們，在學(xué)習(xí)中有什么問題或者想法，請(qǐng)加入機(jī)器學(xué)習(xí)群，大家一起討論，共同進(jìn)步。
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