Voyager,voyager是什么机器
机器学习是什么意思?
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。学习是人类具有的一种重要智能行为,但究竟什么是机器学习,长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。那么机器学习到底是什么?直白来说,机器学习就是运用集成运算单元根据人类大脑的学习方式,进行模拟学习的一类学科。
举个简单的例子,假设今天周一,机器人‘小明’要去上学,下雨了就没法去学校了,那么我们需要让小明知道如果下雨,那么不去上学;如果天晴,那么就去上学。这事给小明一个训练集(类似于练习题,做一次,错了就给正确答案了,对了更好),经过我们人类事先给好习题和答案,小明能够知道下面这个逻辑:此时学校规定,除非雨大到水位250px才可以不来上学。
这时小明又要开始判断了。当雨水不足以阻挡小明去上学,那么问题又来了?小明是该打车去还是坐公交去呢?假如第一标准是八点之前必须到学校,第二标准是尽量不要淋雨,第三标准是花的钱要少。假设三个标准的权重分别是0.5,0.3,0.2 。此时小明要对已经比较复杂的状况进行选择了。如果小明考虑小明怎么走路才能更有效率,在中途打车时怎么跟司机交流呢?司机不可能只说一句话吧。
如果小明能应对司机所说的每句话,假设司机一般只说3类话(上车,去哪,多少钱)。每一类话的表达方式有很多种吧(‘来,上车’、‘小伙子快上来外面有雨’),假设每类话有30种可能,那光跟司机交流的可能话语就有30的3次方中可能,也就是说需要2.7万个谈话练习题(样本)就能保证小明能跟司机完成最基本的交流。在不断的扩充练习题(训练样本)进行训练学习,机器人“小明”会越来越聪明,这就是机器学习。
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