机器学习

1956 年提出 AI 概念，短短3年后（1959） Arthur Samuel 就提出了机器学习的概念：

Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。

所以，机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。

机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等。

深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。

不管是机器学习还是深度学习，都属于人工智能（AI）的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示：

什么是机器学习？

在解释机器学习的原理之前，先把最精髓的基本思路介绍给大家，理解了机器学习最本质的东西，就能更好的利用机器学习，同时这个解决问题的思维还可以用到工作和生活中。

机器学习的基本思路

1. 把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用
2. 利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题
3. 评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的如何？

无论使用什么算法，使用什么样的数据，最根本的思路都逃不出上面的3步！

当我们理解了这个基本思路，我们就能发现：

不是所有问题都可以转换成数学问题的。那些没有办法转换的现实问题 AI 就没有办法解决。同时最难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步。

机器学习的原理

下面以监督学习为例，给大家讲解一下机器学习的实现原理。

假如我们正在教小朋友识字（一、二、三）。我们首先会拿出3张卡片，然后便让小朋友看卡片，一边说“一条横线的是一、两条横线的是二、三条横线的是三”。

不断重复上面的过程，小朋友的大脑就在不停的学习。

当重复的次数足够多时，小朋友就学会了一个新技能——认识汉字：一、二、三。

我们用上面人类的学习过程来类比机器学习。机器学习跟上面提到的人类学习过程很相似。

• 上面提到的认字的卡片在机器学习中叫——训练集
• 上面提到的“一条横线，两条横线”这种区分不同汉字的属性叫——特征
• 小朋友不断学习的过程叫——建模
• 学会了识字后总结出来的规律叫——模型

通过训练集，不断识别特征，不断建模，最后形成有效的模型，这个过程就叫“机器学习”！

监督学习、非监督学习、强化学习