我有个主意。我们玩个游戏怎么样？很简单的游戏。一点都不会痛。准备好了吗？
好吧，你开始。继续。迈出第一步。你还在等什么？先走。玩游戏。
显然，那是个陷阱。不知道规则就不能玩游戏。你不知道该怎么办。这是游戏的一个基本要素:一套规则。你需要一些奋斗的目标，一些努力的方向。这似乎是学习的同义词。
当你开始学习时，你需要做的第一件事是什么？这很简单:你需要知道你在学什么。没有目标，你怎么办？开始的时候脑子里没有东西是没有意义的。难道不是这样吗？
想象一个严峻的挑战。一个很难思考的问题。一个让你如此茫然的问题，你内心空虚没有答案比你长期的孤独更让人心痛——但我对此一无所知。重点是，这是个大问题。令人生畏的僵局。
有点像算法交易。让我们以此作为一个严峻挑战的例子。当然，我不是专家。我只是每天都这样做。这只是我的工作。我知道什么？我知道的足够多，可以绝对肯定地说，这是令人困惑的。莫名其妙。为了检验我们目前对学习的理解，让我们学习解决这个问题。
首先，我们必须知道我们要学什么。所以分解一下。算法交易有两个部分:“算法”部分和“交易”部分。也许我们可以先攻克交易部分。但是坚持住。有利可图的交易是如此罕见和困难，以至于几乎没有资源存在。我们永远也找不到有效的预制食谱。因为几乎所有成功的交易者都是自己做的。外面有的只是行不通的建议。不相信我？试着遵循你在YouTube上找到的一些交易建议。给我一份日历，邀请我参加你毕生积蓄的葬礼。
不用麻烦了，我们以后再想办法。我们从编程开始怎么样？显然，算法以某种方式用代码写成，对吗？所以让我们学习编程。太好了。但是等等，我们学到了什么？我们如何知道我们需要什么？Web开发？通用编程？机器学习？在每个子类中，我们学习什么工具？Python？AWS Lambda？Docker？SQL？Javascript？Java？(那两个不是一个东西吗？)有这么多选择，我们怎么知道什么是正确的选择？
对你喜欢的问题的任何方面重复这个思考过程。在合理的时间范围内，你不太可能学到任何有用的东西。有了这样的问题，你甚至不知道你需要知道什么。你不能设定目标，因为你不知道什么是好的目标。这就是不确定性的深度。
因此，我们目前对学习的定义是有缺陷的。因为当学习取决于选择一个方向时，足够的模糊性使得它不可能。那我们该怎么办？简单:有些东西我们就是学不会。
听起来很悲观，但是想想。我们都有一些想学但学不到的东西。经济自由。创业。主导社交媒体。烹饪牛排。画水彩。培养亲密关系。所有困扰我们的问题。我们可以从技术上学习它们，但我们没有。因为它们太复杂了，我们无法定义标题，所以我们从不开始。
谢天谢地，这个故事还有更多。否则这将是一篇悲伤的文章。但幸运的是，我破解了这个。我找到了一种不知道你到底在学什么的学习方法。最重要的是，我实际上已经应用了它。我就是这样做的Anastasia，我的加密货币交易算法。当你在看这个的时候，她正在帮我做交易。自主。我们之前遇到的算法交易问题？这不是一个随机的例子。那正是我参加的战斗。而我赢了。
听起来很复杂，我知道。你可能会认为我即将投身于尖端神经科学，并抛出看起来像俄语的单词。但是你忘了一件事:我搞的一团糟。我的过程毫无条理。这都是一系列偶然的失误。
我想不出解决这个问题的“真正”方法。我所做的只是重新安排一些学习的基本构件。不知怎么的，我从中得到了一些东西。我很想告诉你怎么做，但不急。首先，我们稍微绕道。先说运气。
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2003年。男人:理查德·怀斯曼医生。怀斯曼想知道我们对运气的感知是如何影响注意力的。所以他做了一个实验。首先，参与者被要求将自己分为幸运或不幸。然后他们被要求找出报纸上图片的总数。作为奖励，他们会得到100美元。很简单。翻翻报纸，数一数照片，然后在去银行的路上吃点冰淇淋。
但是怀斯曼并没有透露这个任务有捷径。加急路线。根据他的说法，“一个是半页的广告，大字体写着‘停止计数’。这张报纸上有42张照片。另一个是另一个半页的广告，上面写着，‘告诉实验者你已经看到了这个广告，现在就收下你的100美元。“换句话说，如果参与者看到这些广告中的任何一个，他们本可以更快地获得奖励。
调查结果:非常清楚。认为自己幸运的人看到了广告，立即获得了奖励。但是没翻全卷手算的。他们错过了节省时间的机会。
根据我们目前对学习的定义，带着一个特定的目标去学习就像是一边相信自己不走运，一边数着报纸上的图片。你的注意力变窄了。你错过了外围的东西。你看不到那么多机会，因为你只发现了一个。这往往对你不利。
我称之为“监督学习”顺便说一句，这个术语是从数据科学中借用来的。我不打算理解它的技术含义，但它在我们严格描述的上下文中是有用的。这个想法是你带着一个特定的目标去学习。
监督学习的问题是你得到了你想要的知识。“那有什么不好？”你可能在想。“听起来完全合理。这不就是学习的全部吗？”
是什么让你认为你知道如何寻找正确的东西？从经验来说，你不知道如何寻找正确的事情。这就是为什么复杂的主题似乎不可能学习。知识领域是如此神秘，以至于你无法确定真正必要的信息。所以学习变成了一个残酷的过程。你痛苦地提取随机的信息，却发现它们对你没有帮助。就像你在挖隧道穿过一座山，却不知道该往哪个方向走。所以你漫无目的地挖掘，希望最终出现在另一边。
相反，我建议一个不同的策略:我称之为无监督学习。它让你学得更快。更有效。更准确的说。关键是不要从心里有一个具体的目标开始。这样，你就获得了真正重要的信息。
让我们慢下来一分钟。我们刚刚跳过了无监督学习难题的两大部分:为什么，以及如何。先说为什么。无监督学习为什么管用？为什么在不知道自己在学什么的情况下开始学习更好？简答:创造性。
无监督学习只涉及收集与你的问题松散相关的信息。根据定义，它给你提供的工具并不是你所需要的。但是仅仅因为这些不是你要找的工具，并不意味着它们是无用的。您仍然可以将它们应用到原始问题的域中。这样做的人有时被称为“多面手”或“博才”基本思想是将知识从一个领域转移到另一个领域。
事实上，这就是细线方法背后的原理。这是我面对铺天盖地的问题，使用无监督学习来攻击复杂性时开发的一个过程。方法很简单:松散地连接尽可能多的信息。就像布告栏上连接大头针的细线。连接对问题是否准确并不重要，重点只是形成链接。你独有的链接。
我认为，这样一个松散联系的网络创造了一个结构——如果你愿意的话，这种结构可以提高你保留重要信息的可能性。你偶然发现却无法识别的重要信息。毕竟，当涉及到势不可挡的问题时，很难期待你需要知道什么。换句话说，细线是解决不知道从哪里开始学习的问题的一种方法。
但是理论上的一致性是一回事。在现实生活中应用这是一个巨大的飞跃。当你不知道你想学什么的时候，你怎么可能进步呢？也许用一个具体的、整体的例子会更有意义。所以，假设我想用无监督学习从零开始学习加密货币。那会是什么样子？
就我个人而言，我会从了解货币开始。我想有些概念会转移。首先，钱是什么？它是如何工作的？你为什么没读过我解释这一切的深度小册子？可以免费下载。你睡在一个有价值的资源上，这里。但是我跑题了。
接下来，我会浏览一些密码历史。不要在意大多数初学者会陷入的技术细节。它们还不重要。相反，我会关注密码诞生的环境。什么样的人做的，什么时候做的，为什么做的？他们解决了什么问题？了解它的构思环境会给我一个全新的设计视角。一旦你理解了它们的目的，奇怪的特征就不那么奇怪了。
最后，我将进入密码的基本技术细节。有了之前建立的所有上下文，它们就更容易保留了。什么是加密货币？怎么是纯数字的？密码学和它有什么关系？什么是区块链？请注意，大多数人从这里开始，而这是我的过程中的最后一步。这不是微不足道的差别。
我在不到半年的时间里从密码初学者变成算法交易者是有原因的。监督学习对这些挑战是无效的。另一方面，无监督学习是我所知道的解除复杂性的最有效方法之一。即使有可能，学习也需要很长时间，因为我们开始试图猜测我们需要知道什么。而且很多时候，我们猜错了。无监督学习弥补了这一点。
然而，需要注意的是，我们大多数人并不是这样运作的。现在，我们进入了第二大难题:如何解决。无监督学习并不总是自然而然的。那么你是如何学习这种更好的学习方式的呢？
问得好。我一弄明白，你就全知道了。
原文：
https://myika.medium.com/how-to-learn-hard-complex-things-better-unsupervised-learning-mika-yeap-17872f70ecf5