当前课程知识点:智能时代下的创新创业实践 > 第三章智能时代的创新技术 > 3.3机器是如何学习的? > 3.37
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
-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
-短片:AlphaGo
--Alphago
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--2.7
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