好吧, 我会的
我知道你在想什么
你在思考, 安德烈｡
我不知道你在说什么｡
什么是机器学习？
你什么都没告诉我｡
我没有什么可申请的｡
好吧, 让我们回到这个话题, 机器和计算机, 以及它们并不真正理解文字的事实｡
好吧, 我知道了
如果我问我的电脑, 嘿, 这是一条蛇吗？
这是蟒蛇吗？
我的电脑根本不知道我在说什么｡
当我看到一条蛇的图像时, 不管它是什么颜色,
不管它是卡通还是真实的生活中的图像, 或者它是否有不同的方向, 里面有不同的动物, 我都能马上识别出一条蛇｡
我们的大脑只知道｡
而是告诉我的电脑什么是蛇｡
几乎是不可能的, 对吧？
因为有太多的因素｡
蛇没有腿和胳膊, 但是｡
飞机没有腿和手臂｡
一条蛇有鳞片, 但随后电脑会问我, 什么是鳞片？
但是有了机器学习, 我们可以教计算机知道蛇是什么, 或者至少假装它知道｡
那我们该怎么做呢？
我希望你还记得这张图
这就是我们在编程中所做的｡
也就是说, 我们给予一个输入, 比如说一个1, 2, 3的列表, 我们把它给一个函数, 然后有一个2,
4, 6的输出｡
很明显, 这个函数将列表中的列表项乘以2｡
我们的计划通常是程序性的｡
也就是说我们有如果这个然后那个做这个, 然后这种类型的条件, 我们告诉计算机做什么｡
我们作为程序员编写输入｡
而计算机所做的一切实际上只是利用输入､ 函数和输出进行计算,
它可以非常非常快地为我们完成这些工作, 而不是让人类来做一些事情, 比如说, 一个列表有数百万个条目｡
机器学习改变了这种观念｡
它说, 嘿, 给予我输入, 给我你想要的输出｡
也就是说, 把你掌握的所有数据都给我｡
顺便说一下, 告诉我答案是什么, 或者至少你想要什么样的输出｡
所以在这个例子中, 我希望输入是一个1, 2, 3的列表, 输出是一个2, 4,
6的列表｡
有趣的是, 作为开发人员, 我们给予这些输入和输出｡
但是有了机器学习, 我们说, 嘿, 机器, 你弄清楚这个函数是什么｡
因为如果我给予你, 比如说, 不是一个列表, 而是一个所有这些蛇的图片或者动物的列表,
我想让你告诉我这张图片是否有蛇, 或者这100张图片中, 哪一张有蛇？
我不知道该怎么告诉你｡
所以你自己想办法｡
这是所有的照片｡
这是我期望的输出｡
不管是不是蛇｡
蛇｡
而机器学习的功能是由机器生成或创建的｡
听起来很酷, 不是吗？
这就是机器学习｡
它只是一个函数｡
所以我们不再像以前用机器学习那样写函数, 而是机器写函数｡
我们只需要给予它输入和输出, 单词功能就可以用模型来代替｡
你可能听说过机器学习模型这个词｡
模特就是这样
它是一个接收输入并返回输出的函数｡
另一个词可能是算法, 一个机器学习算法, 一个机器学习机器人｡
说到底, 它是一个大脑｡
我们假装这台机器是一个大脑, 它能理解输入, 并给我们想要的输出｡
有趣的是,
当我们谈论机器学习模型时, 这些功能很难理解, 因为计算机是以人类的身份提出这些功能的, 很难真正理解它是如何工作的｡
随着这些模型变得越来越复杂, 作为开发人员, 我们越来越难理解它是如何工作的｡
这引起了很多问题, 但我们现在不需要讨论这个｡
正如你所看到的, 主要的部分是为了训练这台机器, 为了创造这个功能, 我们必须给予它数据｡
为了让它变得非常非常好, 我们必须给予它大量的数据｡
然后我们要进行测试, 以确保我们给予的数据能够提供正确的输出｡
所以说到底, 机器学习只是一台计算机根据输入和输出编写自己的函数｡
很酷吧？
下一个视频里见｡
再见, 再见, 再见