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【2023春李宏毅机器学习】快速了解机器学习基本原理

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机器学习约等于机器自动找一个函数

机器学习分类

  1. regression:输出为连续值
  2. classification:输出为一个类别
  3. structured learning:又叫生成式学习generative learning
    • 生成有结构的物件(如:影像、句子)

ChatGPT:把生成式学习拆解成多个分类问题

  1. ChatGPT实际做的事情:预测后面接哪一个字,可以理解成这是一个分类问题,类别是所有的字
  2. 对于用户来说:用户实际体验认为ChatGPT是生成式学习。

机器学习约等于机器自动找一个函数,找函数的步骤
首先应明确要找什么的函数

  1. 设定范围:确认候选函数的集合,即model。

    • 深度学习中类神经网络的结构(如:CNN、RNN、Transformer等)指的就是不同候选函数的集合(原因解释见ML Lecture 6: Brief Introduction of Deep Learning)。
    • 训练资料少的时候容易出现过拟合,设定的范围应该尽可能小(CNN)。当训练资料多时,设定的范围可以大一些(fully-connected,self-attention)。
    • deep learning(CNN,Transformer··),decision tree
    • 在这里插入图片描述
  2. 设定标准

    • 设定评估函数好坏的标准,即loss。loss越小表示跟标准答案的差距越小,loss越小函数越好。计算每个函数loss的函数叫做loss function。loss function取决于训练集。
    • 常用方法:监督学习、半监督学习、强化学习RL
  3. 达成目标

    • 找出loss最小的函数,即optimization
    • 常用方法有梯度下降(adam,Adamw),genetic algorithm

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