李宏毅机器学习课程笔记(1)

总览

机器学习：自动找函式（ f(input) = output ）

〇、自己想要找什么样的函式？函式分类如下：

1. regression：输出是一个数值

2. classification：分类（二分类、多分类）

  RNN：循环神经网络
  CNN：卷积神经网络

3. generation：产生有结构的复杂东西（比如句子、图片）

  translation
  绘二次元图

4. supervised learning：监督学习

  labeled data
  函式的loss

5. reinforced learning：强化学习

  Alpha Go

6. unsupervised learning：无监督学习

一、机器怎么样找到函式？

1. 给定函式寻找范围

  linear
  network architecture

2. 函式寻找方法

  gradient descent

二、前沿研究

1. Explainable AI

  为什么这么分类

2. Adversarial Attact

  如果恶意攻击会发生什么

3. Network Compression

  放到手机上、更小的设备上

4. Anomaly Detection

  机器如何知道“自己不知道”
  training data 和 testing data有不同的分布时，如何提高精度

5. Meta Learning

  learn to learn：让机器更聪明一点

6. life-long Learning

  learning task1 -> learning task2 -> learning task3...

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