机器学习

机器学习就是找函数。

一、你想找什么样的函数

相关名词：

（1）Regression（回归）

Regression 就是找到一个函数 function，通过输入特征 x ，输出一个数值 Scalar 。

（2）Binary Classification（二分类）

Binary Classification 就是找到一个函数 function，通过输入特征 x ，输出Yes或No 。

（3）Multi-class Classification（多类分类）

Multi-class Classification 就是找到一个函数 function，通过输入特征 x ，输出Class1,Class2,Class3,...,ClassN。

（4）Generation（生成）
产生有结构的复杂东西（例如：文字、图片）——创造

二、怎么告诉机器你想找什么样的函数

相关名词：

（1）Supervised Learning（监督学习）

（2）Labeled Data（标记数据）

（3）Loss（损失）

评价函数的好坏

（4）Reinforcement Learning（强化学习）

（5）Unsupervised Learning（无监督学习）

三、机器怎么找出你想要的函数

（1）给定函数寻找范围

• Linear（线性）

包括Regression、Classification

• NetWork Architecture（网络架构）

包括RNN、CNN

（2）函数寻找方法

• Gradient Descent（梯度下降法）

四、前沿研究

• Explainable AI(可解释的AI)

• Adversarial Attack（对抗攻击）

• Network Compression（网络压缩）

• Anomaly Detection（异常检测）

机器能知道自己不知道

• Domain Adversarial Learning（领域对抗性学习）

• Meta Learning（元学习）

学习如何学习

能不能让机器聪明一点(现在的机器学习勤奋不懈，却天资不佳）

• Life-long learning(终身学习)