李宏毅 Machine Learning (2020,Spring) —— 课程简介

这门课程介绍了机器学习的基本概念,包括自动找函数、监督式、强化及无监督学习。强调了如何评价函数,如使用梯度下降法,并探讨前沿研究领域如可解释AI、对抗攻击和终身学习等。

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简介

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本学期总共有15个作业(上图的15个标注每项作业满分10分,学期成绩以分数最高的前十个作业计算)

一、机器学习就是自动找函式

机器学习就是让机器自动地找一个函数,那些与人工智能有关的问题都可以想作是让机器自动的找出一个函数。例如:语音识别,找出一个函数,输出是语音信号,输出是语音识别的结果;图像识别,输入是一张图片,输出是图片里有什么样的东西;围棋游戏,输入是当前白子黑子所在位置,输出是下一步落子的位置;对话系统,输入是用户说的话,输出是机器的回应。
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二、你想要什么样的函式?

回归(Regression): 函式输出是一个数值的任务。

分类(Classification):

  • 二分类(Binary Classification):函式输出是有两种可能结果的任务。
  • 多分类(Multi-class Classification):函式输出是有N种可能结果的任务。

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