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淺談機器學習原理-概念

機器學習

淺談機器學習原理筆記--

機器學習

  • Learing : 人類學習是透過各種觀察(observatoins)去學到能力 ， 輸入:觀察、輸出:能力
  • Machine Learning : 機器是透過各種資料的方式來學習到能力 ，輸入:資料、輸出:功能

範例: 使用股票資料來預測投資的方向。

總結: 我們希望機器可以像人一樣，透過學習就可以獲得技能，機器學習就像在解決一個任務(Y)透過資料(X)和找到一個方程式(F)來求出接近任務的解。Y = F(X) ，常用的範例:語音辨識、天氣預測、股票預測、圖片辨識、機器玩遊戲。簡單說機器學習利用資料與合適的模型來解決一個複雜的問題，通常這個問題無法使用簡單程式來解決。

Artifical Intelligence(AI) Machine Learning(ML)
說明 希望模擬人的智慧行為 透過資料學習來改善整體效能
範例 資料、演算法 資料、演算法
集合關係 AI AI的子集合

機器學習先決條件 :

  1. 解析問題的複雜度，是否真的需要建立模型來解決
  2. 必須有資料並需要處理
  3. 從資料中建立模型(Hypothesis)
  4. 選擇測量誤差的方法，模型得到的解與現實結果的誤差
  5. 建立模型到正式環境(沒有學習過的資料)，也可以達到正確解

範例: KDD 2010 出題系統可以根據過去的練習，去調整出題的難度=> binary classifiation

機器學習過程

  • 問題公式 上圖表視輸入、輸出、資料和Hypothesis(模型)、f 現實世界答案

Step 0 : 定義問題是否需要使用ML

(1) 先理解這個問題是否需要透過ML來處理，如果可以使用if-else或是簡單邏輯判斷來解決，表示問題簡單，不需要使用ML來解決。ML通常解決比較複雜的問題，像股票預測是否可以使用ML來預測未來趨勢。 (2) 是否有資料跟結果有關聯

Step 1 : 收集資料

收集資料並且都須要有正確答案，範例: KDD 2010 出題系統可以根據過去的練習，去調整出題的難易度=> binary classifiation。

Step 2 : 定義模型

假設用線性方程式來舉例

透過資料特徵 x = (x1, x2 , ... xc)，計算x乘上權重後相加，超過threshold就為1，否之為0。

我們可以假設模式為下面公式，幫我們WX>threshold，可以得到sign(0)=1，反之為-1

使用Perceptron的一次線性方程式來處理現實問題，也可以用來處理AND、OR、NOT的邏輯問題，但是無法處理XOR的問題。

Step 3 : 測量誤差

希望理想解為error趨近於0 => g(x)-f(x)=0，但實際上會有個誤差error，我們在In-sample(已經訓練過的資料)將每個g(x)-f(x)集合相加在求出平均，就是實際上誤差。Out-of-sample就是可以在實際環境上可以得到正確的解答。

ML 框架

參考資料

https://www.youtube.com/watch?v=_j9MVVcvyZI&list=PLJV_el3uVTsPM2mM-OQzJXziCGJa8nJL8&index=2
https://www.youtube.com/watch?v=redFUcvGcYU&list=PLOAQYZPRn2V658cD6AjiBmKohfMIevWO7&index=2
https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
https://kdd.org/kdd-cup/view/kdd-cup-2010-student-performance-evaluation/Data

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