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李宏毅老師主頁：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html

講義：

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

課程風趣幽默、通俗易懂，萌新入門之必備。

學習路徑：

筆記：

基本概念

什么是機器學習？

學習自動找到一個映射函數(shù) y =?f?(x)，x可以是語音、圖像、文本、棋盤，y為對應想要的輸出結果，如圖片內(nèi)容的類別、語音對應的文字、棋子移動的步數(shù)等。

機器學習任務（什么函數(shù)）？

回歸：函數(shù)輸出為連續(xù)數(shù)值，如預測PM2.5

分類：?二分類（yes/no，pos/neg） / 多分類，從預定義N類中判定為某類

生成：輸出更復雜的目標，如圖片、文本，作業(yè)Seq2Seq機器翻譯，以及作業(yè)GAN生成二次元人物圖像

?

怎么告訴機器找函數(shù)？

監(jiān)督學習（Supervised Learning）：有標簽（label）數(shù)據(jù)，通過Loss評價函數(shù)效果，利用學習策略尋找Loss最低的函數(shù)

強化學習（Reinforcement Learning）：學習環(huán)境和獎勵（Reward）之間的關系

機器怎么找出你想要的函數(shù)？

給定函數(shù)尋找范圍

梯度下降

前言研究

可解釋性：為什么圖片被識別為貓

惡意攻擊：針對AI系統(tǒng)進行攻擊（添加噪聲、遮擋）

模型壓縮：部署移動端，減少計算資源

遷移學習：零樣本，非獨立同分布下，讓機器知道自己不知道

元學習：讓機器學會如何學習的能力（Learning to Learn）

終生學習：不斷學習多個任務

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有趣的靈魂在等你

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习课程01】李宏毅2020年机器学习课程开课啦！！！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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