机械学python_机械学习 · python深度学习

# 监督学习

* 目前最**常见**的机器学习类型。

**给定**一组样本(通常由人工标注)，它可以学会将输入数据**映射**到已知目标［也叫**标注**(annotation)］

* 例如:光学字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。

## **类型**：

* **分类**

* **回归**

* **序列生成**(sequence generation)

给定一张**图像**，**预测描述图像的文字**。

序列生成有时可以被重新表示为一系列分类问题，比如反复预测序列中的单词或标记。

* **语法树预测**(syntax tree prediction)。

给定一个**句子**，预测其分解生成的**语法树**。

* **目标检测**(object detection)。

给定一张**图像**，在图中特定目标的周围画一个**边界框**。这个问题也可以表示为分类问题(给定多个候选边界框，对每个框内的目标进行分类)或分类与回归联合问题(用向量回归来预测边界框的坐标)。

* **图像分割**(image segmentation)。给定一张图像，在特定物体上**画一个像素级的掩模**(mask)。

*****

# **无监督学习**：

* 是指在**没有目标**的情况下寻找输入数据的有趣变换。

* 其目的在于**数据可视化**、**数据压缩**、**数据去噪**或更好地理解**数据中的相关性**。

* 无监督学习是数据分析的**必备技能**

* 在解决监督学习问题**之前**，为了更好地了解数据集，它通常是一个必要**步骤**。

* **降维**(dimensionality reduction)和**聚类**(clustering)都是众所周知的无监督学习方法。

*****

# **自监督学习**：

* 自监督学习是没有人工标注的标签的监督学习

* 标签仍然存在(因为总要有什么东西来监督学习过程)，但它们是从输入数据中生成的，通常是使用启发式算法生成的。

## **例子**：

**自编码器**(autoencoder)，生成的目标就是未经修改的输入

**时序监督学习**(temporally supervised learning)，用未来的输入数据作为监督：

* 给定视频中过去的帧来预测下一帧

* 给定文本中前面的词来预测下一个词

*****

# **强化学习**：

* **智能体**(agent)接收有关其环境的信息，并学会选择使某种奖励最大化的行动。

例子：google的deep mind

*****

# **目的：**

机器学习的目的是得到可以**泛化**(generalize)的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型，而过拟合则是核心难点。

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