导言
- 什么是人工智能？
- 什么是学习？什么是机器学习？
- 如何学习？
- 机器学习的数学本质是什么？
- 机器学习的一般分几步？
什么是人工智能
我们知道人是有智能的，人能走、能看、能听、能说，还会学习，这些智能是通过上亿年进化得来的。正是因为这些强大的智能，人类才会成为地球的主宰，创造出如此丰富多彩的生活。既然这些智能这么好，有人就想我们能不能通过人工的方式模拟再现这种智能呢？这就是人工智能了，人工智能的不同分支，也就对应了人的不同能力，如下图所示。
上面的机器学习对应的就是人的学习能力。
什么是学习，什么是机器学习
著名学者赫伯特·西蒙教授（Herbert Simon，1975年图灵奖获得者、1978年诺贝尔经济学奖获得者）曾对“学习”给了一个定义：“如果一个系统，能够通过执行某个过程，就此改进了它的性能，那么这个过程就是学习”。
学习指的是一个过程，这个过程的目的是为了提供性能，提高性能就是能够更快更好的完成某个任务。如果没有提高性能，那就是无效的学习。
机器学习也一样，那就是让机器通过执行某个过程，从而能够更高效的完成某项任务。
那学习的过程又是什么样的呢？
如何学习
学习分为监督学习和非监督学习。
监督学习，就好比学习的时候，有老师在旁边告诉你，你做的对还是不对。对于机器来说，就是拿到的样本数据都是标记过的。
非监督学习，则没有人告诉你对错，你要做的就是自己去发现事物之间的关系。比如你看到一些花，它们虽然可能各不相同，但是你也会发现它们之间都某种相似的东西。
机器学习的数学本质
机器学习的本质就是一个函数，有输入有输出。比如说：
- 语音识别，输入是一段语音，输出是对应的文字
- 图像识别，输入是图像，输出是对应的类别
- AlphaGo下围棋，输入是当前的棋谱，输出是下一步棋子的位置
机器学习的一般步骤
- 选择一系列合适的函数来组成模型，这是建模问题
- 找到一个评价模型好坏的方法，这是评价问题
- 如何快速的找到性能最好的函数，这是优化问题
参考文章
【深度学习之美】一入侯门“深”似海，深度学习深几许（入门系列之一）
【深度学习之美】人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（入门系列之二）
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