导语
“这个号里的文章将会是自己的复习笔记,都是一些入门级别的内容。适合除了做作业谈恋爱打手游之外还有闲暇时间看看朋友圈和公众号的中小学生,待业待产待娶待嫁,吸猫吸狗追剧炒股淘宝的地球人。”
Machine Learning 101 - 机器学习要从宝宝抓起
机器学习并不是一个门槛太高的技术。之所以这样总结,是因为ta并不需要太强大的数学与计算机理论的基础。可以这样说,在我们的生活里,机器学习是无处不在的。比如你拿起最新款的 iPhone X 给 Siri 说了一个冷笑话的时候;你把各种自拍美图上传到 Facebook,它就自动tag你和好友的时候;刚在淘宝上看中了一个扫地机器人,首页推送就都刷新成相关产品的时候;啊,当然还有扫地机器人这个让地球人连做家务都开始依赖机器学习的黑科技本身。
童年的我们都会一套《十万个为什么》的少儿百科全书。新版本必然是要加入这个课题。毕竟,机器学习要从宝宝抓起。也许不久的将来,我们是要像 Will Smith 一样在电影《I, Robot》里耍耍酷的。当然这也许只是一句玩笑话,渺小的我们,只要把机器学习当成是一个常识来普及就好了。为什么我们需要懂得机器学习?因为我们无时无刻不在贡献自己的数据给“机器学习”啊,既然已成为大数据,不如也尝试成为大数据的主人(虽然是有些异想天开了)。
这一篇开的系列,也只是定位成一个公车通勤,厕所时间,睡前刷机时用来打发时间的小杂文。不会有什么太深奥的内容,希望宝宝们不会觉得枯燥无聊。
在解释机器学习定义之前,先了解一下我们的“智能电子产品”,ta们并没有那么地“智能”。你与它每一次的亲密接触所产生的,都是程序员敲出的一行行代码带来的结果。机器本身是没有情绪,没有思维,无法自主思考的。可即使是有这些局限,机器强大的硬件,可以在短时间处理人类所无法的信息量,这就弥补了地球人的生理短板。我们大脑里的cpu和内存是有限的,于是机器就成了我们生活的工具(当然也有人非要和它产生些莫名其妙的情愫,拦也拦不住)。所谓人工智能,就是以人工的方式,赋予机器“智能“,让ta们能更好的为人类服务。这样的智能会超越地球人的平均智慧吗?答案是肯定的呀。人类的生理进化是一个缓慢的过程,傲慢无知自大严重阻碍了我们这个群体的发展。而人工智能是在硬件远远领先的基础上,无止尽不间断地通过大量的数据和实验结果来完善自我的一门科技。
Evolution of Monkey to C3PO
言归正传。美国的AI先锋 Arthur Samuel 在1959年给机器学习下了一个简单的定义:" It gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." 我们回到上一段所提到的“程序员敲出的一行行代码”,在机器学习的领域里,程序员的代码并不会像填鸭似教学那样直接给出正确的答案,而是像一个给力负责的启蒙老师,教授给机器自主学习的能力。
简单的来说,完成一次“机器学习”有以下几个步骤:
1. 机器通过实验得出结果
2.从上帝视角给结果打个分数(根据已有真实数据结果做性能分析)
3. 机器通过所得分数调整运算步骤,得到新的结果
重复步骤2,3直到得到的结果最接近完美
看起来是否很枯燥。回想一下我们小时候在课余时间玩弹珠。第一次尝试的时候不是用力过猛就是力度不够,但是第二次第三次之后,渐渐就可以把握力度,成为高级玩家。
Carnegie Mellon University 的计算机科学家Tom Mitchell在1998年把机器学习解释为,"A computer program that learns from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E"。在玩弹珠这个感动宇宙80后的动人的故事里,T是玩弹珠的任务,E是每一次不同力度的尝试,P是每次的E达到的结果和预想结果的差别。
这篇就写到这里,之后的几篇会简单的提到机器学习的基本算法。我还得好好想想要怎么去表达枯燥的公式。。。。在此篇的结尾,我们还是要相信,即使不能成为Ironman, Batman,在某些方面甚至无法超越人工智能,但我们也有机会成为ta的主人。毕竟这其实是一篇鸡汤文。
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那么问题来了,想想自己的生活中的哪些日常,成就了机器学习,或者借力于机器学习呢?不要再被淘宝洗脑啦!
碎碎念
推荐一部1927年的德国黑白电影《Metropolis》。人类的智慧明明就很伟大,想象力是永无止境的。
艾微
软件工程师
产品负责人
IT人。岛漂。游客。
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