Introduction to ML

本文概述了机器学习的基本概念,包括定义、应用场景(如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等)、学习范式(监督学习、无监督学习)及三大核心元素(数据、模型、算法),并强调需求在开发过程中的重要性。

1.definition of ML

the design and development of algorithms that allow computers to evolve behaviors based on empirical data

2.application

computer vision(数码相机中的人脸识别)、speech recognition(科大讯飞、百度语音输入法) 、NLP(Machine translation、information extraction、information retrieval)、Web search、recommendation(亚马逊推荐系统)、robotics(无人汽车)、Question Answering

3.paradigms of ML

Supervised learning : Given{xi,yi} , learn y=f(x;θ)

Unsupervised learning :Given{xi},learn y = f(x;θ)

4.Three elements of ML

1.data 2.model    3.algorithm

which one is more important?

需求最重要,也就是市场前景

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