深度学习#1.有监督学习和无监督学习

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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

人工智能与机器学习与深度学习

什么是人工智能?
人类用各种方式让机器拥有与人类相仿的“智能”,就是人工智能。
什么是机器学习?
机器学习就是实现人工智能的一种方式。

什么是深度学习?
深度学习就是实现机器学习的一种技术。

机器学习

为什么要机器学习呢?你想啊,人类这么聪明是为什么,还不是因为在整个人类历史中,人类不断学习,所以才有现在的智能。既然要让机器拥有与人类相仿的智能,那就让机器去学习吧。

机器学习大概可分为两种:有监督学习和无监督学习

有监督学习

有监督学习的大致过程(以图片识别猫为例):
1. 数据采集(就是找一堆猫的图片,假设是x张,当然数量很庞大,至于多大我也不清楚)
2. 特征提取(就是在图片是把猫圈起来,然后给一个标签:猫;而没有圈起来的部分全部作为背景,同时也给一个标签:背景。当然啦,这都是在软件上进行的)
3. 图片转换:人类看图片是很简单的,而机器是怎么看图的呢。机器看到的图片是由一堆数字组成的,如下图
在这里插入图片描述
当然啦,数字是我乱填的。一张彩色图片通常是三层(rgb,即红色red,绿色green,蓝色blue)的,所以是由三张和上面的图一样的图,你也可以看作是三张填满数字的表格。
当然,黑白图片就只有一层的,相当于只有一张表格咯。表格中的数字代表着颜色的程度。
假设上图是一张黑白图的表格,第一个小格子数字是255,那么这个小格的黑色程度是255(最低是0,最高是255),而我们人来看到这个格子就是全黑的。如果这个格子是0,那么我们看到的这个格子就是全白的。
4.开始学习(详细的后面再讲)
5. 当机器学习完这么多的猫图后,它就大概知道上面样子的物体是猫了。
6. 学习的过程也是一个训练的过程
7. 然后就是测试了
什么是测试呢?我们用了很多图片来让机器知道什么是猫,那总要知道机器学习得怎么样吧,就好像你上学时的测验和考试
8.测试:也是用一堆猫图(数量大概是x/4张)然后用来测试机器学习学习的效果
9. 根据学习的结果与真实结果作比较,通过一些公式来计算误差,就知道学得好不好啦(好比学习的结果里面有90%是猫,那么训练的效果就很好了,至于要用什么公式来计算误差,之后再说)

无监督学习

而无监督学习呢,厉害了,它不需要人来圈出那些部分是猫,它就能自己识别出什么是猫:
它和有监督学习的最大差别在于第二点的特征提取,因为它不用提取,因此也导致了学习的方式与有监督学习不一样。
怎么不一样呢:
简单来说就是给机器一堆猫图和一堆狗图,它就相似的图片归为一类,自动分成了猫图和狗图。
怎么算是相似呢?其实一类图片和另一类图片之间是由某种距离的,而这种距离就是关键。距离短的就是相似,距离长的就是不相似。
这个距离是什么呢?举个超级简单的例子吧:最黑和最白,在机器看来就是0和255,那么0和255的差距就是0-255=-255,这个差距带入到某公式里,就可以计算距离啦。详细的之后再讲吧。

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