机器学习-深度学习介绍
机器学习-深度学习介绍
机器学习基本概念
机器学习目标:
寻找一个函数function,这个函数往往是人类计算起来很复杂的
输入:
向量、矩阵、序列
输出:
数值、类别、文档
任务:
- Regression(回归):函数输出一个标量
- Clssification(分类):给一些类别,函数输出正确的类别 。阿尔法狗可以看作19×19类别的分类
- Structured learning(结构化学习):创造一些结构(图片,文档)
寻找function步骤: 1、写出带有未知参数的函数 Model y+b + wx1 w- 权重 b-偏差 2、从训练数据中定义损失 L(b,w) 3、优化:找一个w,b,使得L最小
章节课程介绍
HW1: COVID-19 Case Prediction
HW2: Phoneme Classification
HW3: Image Classification
HW4: Speaker Classification
HW5: Machine Translation
监督学习: 在训练模型之前先有一些基本功,可以理解为预训练模型,事先已经训练好了权重等参数。用于抽取特征。
HW6: Anime Face Generation
Lecture 7: Self-supervised Learning