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3.37

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3.37课程教案、知识点、字幕

好刚才

我们描述了机器学习的整个过程

下面

我们来做一点思考

第一个思考是

在上面的步骤里

哪些工作是人完成的

哪些工作是机器完成的

上一讲我们在讨论机器的智慧时

也做了同样的思考

在这里

我们要通过

机器学习的案例重新加深一下

对这个问题的理解

在机器学习的第一个步骤里

最开始选择了

现实型

作为参数

这个参数选择的过程

是通过抽象和降维完成的

是人运用了已经有的知识经验

和思维方法得到的

机器当然也就没有这种

知识经验和思维方法

它并不知特征值

和专业匹配度之间的关系

当然它也就不会抽象和选择参数了

另外

刚才还提出了用线性回归模型

来描述参数与结果之间的关系

这实际上就是我们在讲计算思维时

说到的第一次映射

把现实问题映射到数学模型的过程

我们看到这个建模过程仍然是

人通过直觉和观察完成的

机器没有任何的贡献

第二个步骤是找到最合理的

w和b的参数的组合

那么这个过程是通过分析误差期望值

也就是损失函数的最小值得到的

整个分析也是人运用统计学

微分等数学工具得到的

当我们需要求出一个w和b参数组合的时候

因为计算量巨大

才把这个任务交给了计算机来完成

接下来的第三步

通过迭代

设置了更复杂

拟合度更高的数学模型

并且把所有的霍兰德

测评参数都加入了这个模型

这仍然是由人

通过已有的知识和逻辑分析完成的

当然

中间仍然

需要找的最合理的w和b的参数组合

这个工作是交给计算机完成的

总览整个过程

只有当计算量过于巨大的时候

计算机才作为计算工具出现

辅助完成工作

机器学习中的所有关于

学习的过程其实基本上是由人完成的

只有计算过程是计算机完成的

这个分析和我们上一讲渡河问题的

讲解过程是完全一致的

我们通过这个分析和思考

印证了上节课得到的结论

机器的智慧是人赋予的

人机协作完成整个工作

另一个思考是

机器是如何具备所谓的预测功能的

我们拿到的都是以前的数据

它怎么来通过以前的数据来进行预测的呢

原因就是我们通过原来的历史数据

找到了一个合理的线性回归函数fx

那么这个函数对应任何一个输入x

都会给出相应的输出值y

所以

一旦建立了方程

对任何新的输入

自然也就可以得到一个合理的输出

仿佛这就具备了预测功能

任何复杂的机器学习过程

在道理都是一样的

iPhone X之所以能够依靠机器学习

获得人脸的识别功能

甚至可以在人脸有细微变化的时候

仍然作出准确的预测也是因为这个道理

第三个要思考的是

怎样可以做出更复杂的模型

对所有的专业进行测评

刚才

我们通过线性回归模型

用六个特征参数来

预测了一位同学与计算机金融专业的匹配度

那么

如果高校一共有300个专业

我说假设啊

有没有办法得到这位同学

与其他任何一个专业的匹配度呢

当然

我们可以按照上面的步骤

为每一个专业建立一个数学模型

这样

就需要建立300个数学模型

有没有其他的方法呢

比如

只需要建立一个模型就能得到某位同学

与300个专业之间的匹配度

答案是可以的

其中一种方法

就是搭建更复杂的数学模型

比如深度神经网络

智能时代下的创新创业实践课程列表：

绪章导论

-0.1我们为什么设计这门课

--0.1

-0.2我们聊什么

--0.2

-0.3你们能学到什么

--0.3

第一章人工智能时代的机遇与挑战

-短片：AlphaGo

--Alphago

-1.1本章概述

--1.1

-1.2人与机器的本质区别

--1.21

--1.22

--1.23

-1.3我们会被智能机器抢了饭碗吗

--1.31

--1.32

--1.33

-1.4人和智能机器的和谐之道-增强智能

--1.41

--1.42

--1.43

--1.44

--1.45

--1.46

--1.47

-1.5项目指南一：如何找到好的项目

--1.51

--1.52

--1.53

--1.54

--1.55

-第一章测试

第二章创新创业能力训练

-2.1本章概述

--2.1

-2.2创业能力模型

--2.21

--2.22

--2.23

--2.34

--2.25

--2.26

--2.27

--2.28

--2.29

-2.3创新是人类的本能

--2.31

--2.32

--2.33

-2.4创新能力培养——创新心智模式

--2.41

--2.42

--2.43

--2.44

--2.45

--2.46

-2.5创新能力要素培养-思维方式

--2.51

--2.52

--2.53

--2.54

--2.55

-2.6项目指南二：创新项目的开发

--2.61

--2.62

--2.63

-2.7互联网心理学

--2.7

-第二章测试

第三章智能时代的创新技术

-3.1本章概述

--3.1

-3.2机器有“智慧”吗？

--3.21

--3.22

--3.23

--3.24

--3.25

--3.26

--3.27

-3.3机器是如何学习的？

--3.31

--3.32

--3.33

--3.34

--3.35

--3.36

--3.37

--3.38

--3.39

--3.310

-3.4智能技术带来的认知升级

--3.41

--3.42

--3.43

--3.44

--3.45

-3.5项目指南三：投资者和创始人的心得经验

--3.51

--3.52

--3.53

--3.54

--3.55

-第三章测试

3.37笔记与讨论

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