【机器学习课程01】李宏毅2020年机器学习课程开课啦！！！

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李宏毅老师主页：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html

讲义：

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML2020/introduction.pdf

课程风趣幽默、通俗易懂，萌新入门之必备。

学习路径：

笔记：

基本概念

什么是机器学习？

学习自动找到一个映射函数 y = f (x)，x可以是语音、图像、文本、棋盘，y为对应想要的输出结果，如图片内容的类别、语音对应的文字、棋子移动的步数等。

机器学习任务（什么函数）？

回归：函数输出为连续数值，如预测PM2.5

分类： 二分类（yes/no，pos/neg） / 多分类，从预定义N类中判定为某类

生成：输出更复杂的目标，如图片、文本，作业Seq2Seq机器翻译，以及作业GAN生成二次元人物图像

怎么告诉机器找函数？

监督学习（Supervised Learning）：有标签（label）数据，通过Loss评价函数效果，利用学习策略寻找Loss最低的函数

强化学习（Reinforcement Learning）：学习环境和奖励（Reward）之间的关系

机器怎么找出你想要的函数？

给定函数寻找范围

梯度下降

前言研究

可解释性：为什么图片被识别为猫

恶意攻击：针对AI系统进行攻击（添加噪声、遮挡）

模型压缩：部署移动端，减少计算资源

迁移学习：零样本，非独立同分布下，让机器知道自己不知道

元学习：让机器学会如何学习的能力（Learning to Learn）

终生学习：不断学习多个任务

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