机器学习与深度学习的概念体系
人工智能 AI
能感知 · 推理 · 行动 · 适应的程序
机器学习 ML
随数据增加改进性能
深度学习 DL
多层神经网络
深度学习 ⊂ 机器学习 ⊂ 人工智能
机器学习的本质 · 寻找最优函数映射
x
数据特征
f
模型集中选出
y
数据目标
≈
f(x) ≈ y
是「约等于」不是等于 → 目标是泛化到新数据，而非死记
按「监督信号」分四大范式
监督学习
输入 + 完整答案 (x, y)，给题给答案
无监督学习
只有输入、没标签，自己找结构
半监督学习
少量答案 + 大量练习
强化学习
靠环境奖励，试错 + 奖惩学策略
＋ 自监督 · 从数据自身造标签
遮住句末让模型猜 → 大模型得以吃下海量无标注文本
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