李日音
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李宏毅LLM——机器学习基础知识

文章目录

  • 机器学习基本概念
  • 生成式学习 Structured Learning
  • 总结

机器学习基本概念

机器学习 = 机器自动找出一种函数
根据函数的不同，可以分为回归问题（输出数值）和分类问题（输出类别，选择题）

生成式学习 Structured Learning

生成有结构的物件，如图片、文句

ChatGPT是生成式学习，只不过是将生成式学习拆成多个分类问题来简化
李宏毅LLM——机器学习基础知识_第1张图片
找出函式的三大步骤
前置作业：决定需要什么样的函数，取决于需要做的应用
李宏毅LLM——机器学习基础知识_第2张图片

  • 设定范围：决定候选函式的集合：CNN/RNN/Transformer
    李宏毅LLM——机器学习基础知识_第3张图片

  • 设定标准：定出评价函式好坏的标准，Supervised Learning：资料标注，计算Loss function。Semi-supervised Learning ：有正确答案的计算差距，没有答案的计算长得像的样本的差距
    训练：找函式的过程
    测试：Loss低的函式，测试不一定好
    解决：在Loss上做额外考量，如Regularization
    李宏毅LLM——机器学习基础知识_第4张图片

  • 达成目标：找出最好的函式，代入Loss function中 ，让Loss最小
    需要设定好优化算法中的超参数
    李宏毅LLM——机器学习基础知识_第5张图片

总结

李宏毅LLM——机器学习基础知识_第6张图片

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