機器學習究竟在學習什么？標準定義：對于任務及其執(zhí)行過程的度量方法，給出了具體的算法。利用經(jīng)驗數(shù)據(jù)不斷改進任務執(zhí)行過程的方法稱為機器學習。簡單定義：舉個簡單的例子：出租車司機開車送你從上海到北京。在這里

機器學習究竟在學習什么？

標準定義：對于任務及其執(zhí)行過程的度量方法，給出了具體的算法。利用經(jīng)驗數(shù)據(jù)不斷改進任務執(zhí)行過程的方法稱為機器學習。

簡單定義：

舉個簡單的例子：出租車司機開車送你從上海到北京。在這里，“任務”是從上海到北京，“表現(xiàn)過程”是從上海到北京的不同道路，“經(jīng)驗數(shù)據(jù)”是每一條可以走的道路。在此基礎上，設計了一種算法，利用實證數(shù)據(jù)建立“上海哪條路走”模型，提高北京的速度效應。

為了通過使用經(jīng)驗數(shù)據(jù)改進性能過程，最流行的方法是“誤差反向傳播”。該方法的核心思想是：讓機器自由試錯，然后根據(jù)試錯結果與樣本真實結果之間的誤差調(diào)整試錯策略。對誤差較小的嘗試進行獎勵，對誤差較大的嘗試進行懲罰，然后在一個周期內(nèi)進行試驗，直到所有樣本的學習結果達到我們定義的最佳性能。

通過“誤差反向傳播”算法，機器將探索越來越多的上海到北京的道路，并以越來越快的速度找到最佳道路，這與老司機在多次駕駛后得到最佳選擇基本相同。

人與機器之間的差距也將反映在這里。當從上海到北京有很多路的時候，人們不可能總是像機器那樣探索道路。對于機器的數(shù)據(jù)處理能力來說，這樣的數(shù)據(jù)量可能是幾分鐘內(nèi)的最佳選擇

當然，人們可以找到一種新的方法。新手可以一路詢問老司機，而不是一路反復探索。

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