小白的机器学习之路

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小白的机器学习之路

机器学习绪论

两大基本问题：回归问题、分类问题
什么是机器学习：根据已知的数据，学习出一个数学函数f(…)使其能够有更强的预测能力

机器学习的四大领域及其案例
数据挖掘（让机器发现数据之间的关系）
案例：1.如血糖值的预测等（回归问题，连续值）
2.有无糖尿病的预测（0或1）
计算机视觉（让机器像人一样看懂世界）
案例：1.图像分类（需要大量样本）如：猜画小歌
2.目标检测 如：无人驾驶（先进行人工标注）
3.语义分割（更为精确，仅分割出自己的信息）
自然语言处理（让机器像人一样看懂文字）
案例：1.文本分类（如新闻、体育、政治新闻分类）
2.自动生成文本摘要（一篇文章自动生成摘要）
2.翻译（同声传译、百度翻译）
3.问答任务
4.人机对话（微软小冰）
5.Image to text（看图写话）（需要大量人工标注）
机器人决策（让机器像人一样拥有决策能力）
案例：1.End to end（端到端）自动驾驶
传统无人驾驶：感知环境，路况规划，控制信号的产生
2，玩赛车游戏（无人驾驶仿真环境，使具有决策能力）
3，机器人开门（使机器不需要任何人类遥控，自己进行判断）
机器学习理论的分类（学习顺序）
传统的监督学习
深度学习
强化学习