会训狗吗?如果会的话那恭喜你会机器学习了。
AI工具评测

训过小狗没?没训过的话总见过吧?

你要能理解怎么训狗,就能非常轻易的理解机器学习的原理。

比如你想教小狗学习动作“坐下”,一开始小狗根本不知道你在说什么。但是如果你每次都说坐下”然后帮助它坐下,并给它一块小零食作为奖励,经过多次重复,狗就会学会当听到“坐下”这个词时就要坐下。

以此类推,小狗可以听懂各种指令,比如坐下,蹲下,握手等等。

机器学习本质上跟教小狗一摸一样,只不过机器学习不是一条狗或者一只猫,而是用的“模型”。

我们用电脑和特殊的程序(叫做“模型”)来代替小狗。我们给电脑一堆数据,比如一堆照片,其中有些是猫,有些是狗。然后我们告诉电脑哪些是猫,哪些是狗(这叫“标签”)。电脑就像小狗一样,通过这些“示范”和“奖励”(或“惩罚”)来学习怎么区分猫和狗。

比如“模型”每区分正确一张照片,就给它奖励一分,否则扣一分,然后我们设定了目标是分数越高越好,那么“模型”就会根据这个机制进行不断的学习,最后就成为了一个非常优秀的区分猫狗的“好模型”。

但与教小狗不同,电脑可以快速地查看成千上万张照片,并从中学习。电脑也可以学习很多其他复杂的任务,比如识别人的声音、推荐你可能喜欢的音乐,甚至帮助医生诊断疾病。

从上面我们可以总结出来几个名词:

  • 模型(Model): 模型就像是电脑的“大脑”,用来处理和学习数据。你可以想象它为一个迷你的决策工厂,输入数据进去,输出结果。
  • 数据集(Dataset): 数据集就是用来训练模型的大量信息。这些信息可能是文字、图像、声音等。
  • 标签(Label): 标签是对数据集中每一项数据的解释或标记。比如,在一个由猫和狗照片组成的数据集中,每张照片会被标签为“猫”或“狗”。
  • 训练(Train)和测试(Test): 训练是让模型从标签好的数据集中学习的过程。测试则是检查模型是否真的学会了某件事。
  • 奖励(Reward)和惩罚(Punishment): 在某些机器学习模式中,模型会根据其预测的准确性获得奖励或惩罚。
  • 监督学习(Supervised Learning)和无监督学习(Unsupervised Learning): 在监督学习中,模型从带有标签的数据中学习。在无监督学习中,数据没有标签,模型需要自己找出数据的结构。

从上面来看其实我们归纳一下,机器学习就是让电脑通过数据和例子来学习做某件事,而不是由人直接编程告诉它每一步应该怎么做

这一句话会有点儿难懂,那么还是拿训练计算机去分辨猫狗照片来举例。

我们想要做的是让计算机去自动的学会分辨猫和狗,而不是告诉计算机这是一张哈士奇的图,另一张是金毛。

这跟自动的分辨有什么区别呢?

区别就在于“学习”,因为猫和狗不像是阿拉伯数字,只有从0到9的10个数字,你直接硬塞给计算机这10个数字是没问题的。

但是猫和狗不一样,世界上有很多种的猫和狗,纯种的,杂交的,国内的,国外的,还有不同角度拍的,俯拍的,正面拍的,背后拍的,照片不是很清楚的。

你没有办法告诉计算机所有的关于猫和狗的照片,另外给所有的照片打上标签也是不现实的,因为工作量太大,如果我们现在要把大象,老虎,狮子,马等等动物都进行分类呢?

每种动物都要打标签的话那工作量简直是天文数字。

事实上,你想想自己分辨这些动物的过程,需要看很多的照片吗?

比如老虎和狮子,你基本上看个2,3张照片就可以轻松的进行分辨。

根本不需要成千上万张,甚至一张不太清楚的照片也不会影响你去做分辨。

而我们想要计算机实现的功能就是学习能力,我们提供给计算机每种动物几百张照片,然后告诉它每张照片对应的动物。

我们希望它可以通过学习这些图片来获得识别动物的能力。

比如根据他们的毛色,提醒大小,形体特征等等。

这就是「机器学习」Machine Learning这个名词的来源,主要原理可以概括为“从经验中学习”。

明确目标: 首先,你需要明确你想让模型(或小狗)完成的任务。例如,区分猫和狗。

收集数据: 接着,你需要准备一个数据集。就像你会有很多“坐下”的场景来教狗一样。

标签与示范: 在监督学习中,你需要标签来告诉模型数据集中每项数据的意义。这像是每次帮助小狗坐下并说“这是坐下”。

训练与调整: 使用数据和标签来训练模型,模型会尝试找出数据之间的规律或关系。如果模型做得好,它会获得“奖励”;做得不好,则会受到“惩罚”。

测试与评估: 一旦模型经过足够的训练,你就可以用没有标签的新数据来测试它,看看其表现如何。

应用与拓展: 一旦模型经过测试并证明有效,它就可以用于各种其他任务,从识别声音到医疗诊断。

总的来说,机器学习是一种通过数据和算法来训练模型,使其能够完成特定任务或做出预测的技术。与训练小狗不同,模型可以处理非常大量的数据,并用于解决各种复杂的问题。

最后,我们来区分下几个经常会被混淆的名词:机器学习/人工智能/深度学习。

从下图可以看到,

会训狗吗?如果会的话那恭喜你会机器学习了。

人工智能AI是一个广泛的概念,包括所有模仿、延伸或者扩充人类智能的技术。

机器学习是AI中的一个分支,主要关注通过数据来训练模型。

深度学习则是机器学习中的一个子集,专注于使用类似人脑的神经网络进行高级、复杂的任务。

他们是从抽象到具体的关系,不过现实中被混用的情况也不少,如果你看完了这篇文章,大概率以后不会被搞混了。

这个表述会比较有营销的性质,可以更换为更自然的说法(就是自然而然的说出与chatgpt结合balabala的)

例如「当下与chatgpt结合,这是避免……」或者直接去掉「非常推荐」

分享到:
0
0

发表回复

猜你喜欢
近期文章
利用生成式AI推动创新 美国本田这样做
东方Project-个人AI绘画合集-8(更新至2024-2-14)
AI绘画(动物科普)—兔狲
12.28乾坤AI日报 — 2023年度十大科技名词发布
12.26乾坤AI日报 — OpenAI公布2024年计划
近期评论
ai-world发表在
AI赛博机车—借助SD技术赚取第一桶金
mulei77发表在
AI赛博机车—借助SD技术赚取第一桶金
An Vũ( CEO AGBIG GROUP)发表在
12.25乾坤AI日报 — 苹果正购买新闻采集权用于训练生成式 AI