P1 机器学习基本概念（一）
一、机器学习是什么？
Machine Learning≈Looking for function、函数太过复杂，让机器来找
比如：Speech Recognition(语音识别)：声音信号通过函数转化为文字，输入到输出
Image Recognition(图像识别)、Playing Go
二、着重关注于其中一项关键技术：深度学习
深度学习(Deep Learning):要找的函数是一个类神经网络(Neural Network)
（一）可以有不同的输入：vector(向量)、Martix(矩阵e.g. image图像识别)、Sequence(序列e.g. speech、text语音或文字识别)
（二）也可以有不同输出：regression(回归任务)-scalar(数值)、classification(分类任务)-类别、structured learning:更复杂的，输出一段话、一个文章、甚至画图。
以上输入和输出各个类型并不是对应的，而是可组合的。
三、机器是如何实现自动找一个函数？
（一）Supervised Learning（监督学习）
大量训练资料training data——做好标注label——机器自动找出一个方向判断
大量标记耗费人工，搜集到的资料不多，若为每一个任务都搜集有标注资料，非常麻烦。
（二）self-supervised learing
希望模型在训练前先练基本功——Pre-train，期待练好之后，它在新的任务上做的很好。基础硬核或者硬核的功能（Foundation model,其中有著名叫Bert的模型）已经处理完，在此基础上再开发新功能(Downstream Task)会变得很简单。就像作业系统与应用之间的关系。
比如：影像识别
机器看大量未标注的图片资料，将图片反转、变色后问机器它们(内容)是不是一样，机器通过将此基本任务（上游任务）学好，即能够辨别不同颜色或不同角度的图像，其实是一个物品，然后在真正要解决的问题（下游任务、Downstream Task）上能够做的更好，比如：猫狗识别，识别苹果和橘子。
（三）Generative Adversarial Network
Supervised learning需要成对关系，告诉系统：输入x1，通过函数，希望输出y1；输入x2，通过函数，希望输出y2。
而如果有Generative Adversarial Network,只需要收集到大量的x和大量的y，不用知道他们之间的成对关系，机器就可以把它们之间的关联找出来。
（四）Reinforcement Learning：RL
使用场景：不知道如何标注资料的时候。不知道如何标注资料，但可以定义什么是成功时。
比如下围棋，人类也不知道要将棋子下在哪里最好时。
四、不只是关注正确率
（一）Anomaly Detection（异常检测）
让机器具备回答：“我不知道”的能力
（二）Explainable AI(可解释性AI)
分类器虽然能够判断出类别，比如判别出宝可梦和数码宝贝。但真的代表它知道宝可梦长什么样子吗？我们不仅要让它判断出类别，正确的答案，同时还要告诉我们为什么它知道答案应该是这样的，这就是可解释性AI。
（三）Model Attack(模型攻击)
（四）Domain Adaptation
如何解决图像分布不同，争取率暴跌的问题
（五）Network Compression（模型压缩）
（六）Life-long Learning
五、学会如何学习（Meta learning）
机器不再使用人发明的演算法，而是从过去的经验里面发明出新的演算法
Few-shot learning是也能够非常少量的标注资料就进行学习≈meta learning，因为若想使用非常少量的标注资料就进行学习要使用到meta learning的技术，只有机器也是用自己发明的演算法，才能做到非常少量的标注资料就进行学习。
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