[李宏毅机器学习2020笔记] 1.introduction

1. 基本概念

⚪李宏毅老师眼中机器学习的定义——自动找函数

无论是监督学习、非监督学习、强化学习 都是某种信息或者情境到一种结果的映射

⚪根据函数映射结果的离散性和连续性，可以分为分类和回归问题

classification and regression

⚪在分类和回归之外，更高的要求是有generation的能力

产生新的图片和文字等等

2. 告诉机器要找什么样的函数

监督学习——直接告诉模型要一部分的映射结果，找到loss最低的函数

强化学习——并不指明每一步的错误或正确性，机器由最后的输赢结果来判断自己那些步骤是错误或者正确的

非监督学习——从没有标签的数据中学习（还不太理解，要通过具体的例子）

神经网络实际上就是框定了函数的一个寻找范围，比如线性变换+激活函数

3. 机器怎样找出正确的函数

梯度下降方法

4. 本课程涉及的一些前沿研究

可解释性AI——这张图是猫的理由

对抗攻击(adversarial attack)——如何解决错误的数据

网络压缩(network compression)——简化网络从而简化计算量

非监督学习——自动编码器

异常检测(anomaly detection)——机器如何知道自己是不知道的

迁移学习——不同的数据集的迁移能力

元学习(meta learning)——从程序中学习产生程序的能力

终身学习——不停止学习，不断寻找新的任务

5. 课程安排和学习路线