长沙做网站 必看 磐石网络,如何给网站做seo优化,营销网站的主题 定位 修改建议,做网站需要懂代码么训过小狗没? 没训过的话总见过吧?
你要能理解怎么训狗#xff0c;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#xff0c;并给它一块小零食作为奖励#xff0c;经过多次…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:
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。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。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”。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。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(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23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”
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。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”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”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.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
