FPGA机器学习之stanford机器学习第一堂

        主讲:吴恩达。如果你学机器学习,对这个人牛,神的程度,不了解。你就可以洗洗睡了。必定全球人工智能最权威专家中有他一个。

         他说,机器学习是最重要的IT技能。这个是在硅谷那种地方。在中国,目前最火爆的是,网页和安卓。不过大数据,互联网,智能机器人时代的到来,机器学习也会变的很重要。

         如果自己编程去识别人手写的文字,是很难,所以需要用机器学习的方法去完成。这里还需要说明一个模式识别是怎么回事,模式识别可以说是我们去分析事物的特征,然后利用这个特征,去分离事物。特征需要我们自己去提取,比如说,直方图特性,纹理特性等等。机器学习,更主要的是需要自己提取特征,我们手写的文字,不同的说话声。都有自己的特征,可是我们并不用知道,机器学习会自主识别特征出来。这个就是这两个学科之间的不同。不过现在好像已经都融合的差不多了,界限不明显了。

          他举例:机器学习在不同行业的应用,什么邮件(快递),ebay,亚马逊,医疗等。这些例子说明,将来机器学习在中国也会被应用的这些领域。(最近出手最大方的是百度)。从他的语言中可以看出,他在授课的时候,美国的汽车已经开始机器学习应用到汽车行业了。

          他的那些实验,也能说明机器学习在什么地方有什么样的应用。

         supervised learning 有监督学习。你必须知道你输出的目标是什么,什么是正确,什么是错误。举例子:我丢进机器里面的是水果,机器就给我榨汁出来。我丢进的是蔬菜就给我切成小块出来。然后我就丢苹果梨进去,告诉它这些是榨汁的。让机器去学习。而这个是榨汁的,我要告诉它,这个就是有监督的。

         unsupervised learning 无监督学习。无监督就是我也不知道输出结果是什么。举例子:我弄了一大堆的数据,我也不知道有什么规则,然后我就让机器给我分成2类。结果它就把是整数的分在了一起,不是整数的分在了一起。让机器自动找到数据中的规则。他上面的例子是声音的分离。

        很重要的一句话:重要的是怎么把机器学习的知识用好。

 

 

微笑我能力有限,但是我努力的学习,第一堂我就学会了这些。分享给各位。

        

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