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title: 2023/1/6 筆記
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# 2023/1/6 筆記
###### tags: `note` `class` 

> [time=Sat, Jan 7, 2023 9:39 AM]
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> [name=icedpoker][name=張祐端]

## 主題：
* 深度學習
* 人工智慧淺談
* 機器學習介紹(regression)
* CNN


### 深度學習的tasks
* 影像分析
    * 應用ex：骨骼分析（醫療用）
* 物件辨識
    * 匡出照片中的特徵
    * 應用ex：腫瘤氣道擴散辨識
* 影像分割
    * 圈出輪廓
    * 容忍率（到達容忍率即算正確）
    * 應用ex：腫瘤氣道擴散輪廓分割

需要重複執行，避免有分數過高或過低的可能性，取平均。

台灣論文常常是為了畢業而亂寫數據，可以參考想法，內容方法不可取。

### AI歷史
1956年：**達特茅斯會議** -- 想使機器能有與人類同等的智力
-->廣義AI（General AI）
但因當時機算機硬體無法支撐general AI所需的運算而不了了之，被視為不可能的任務。
參考：陽明交大電腦博物館

想法：
單層神經元：處理多種可能的輸出，取其最大值

1980年：在執行特定任務上擁有大於人類的智力
-->狹義AI（Narrow AI）
-->透過機器學習
**機器學習**：透過演算法分析數據，透過大量的資料集「訓練」機器執行特定任務
（特徵設計與擷取）

更困難的任務？深度學習

2006年GPU被投入運算中，大量矩陣運算的神經網絡模型開始發展機器自行學習

**人工智慧-->機器學習-->深度學習**

傳統機器學習：輸入特徵而非整張圖片，以特徵代表整個圖片，讓模型學習權重
general機器學習
* regression problem 線性回歸
    * 預測結果有連續資料
    * step 1: set a linear model
        * y=b+w · x（**內積 dot product**）
        * y=b+w~1~ · x + w~2~ · x^2^
    * step 2: evaluate the goodness of the function
        * [loss function](https://www.datarobot.com/blog/introduction-to-loss-functions/)
        * loss(w,b) = Σ (y~n~ - (b + w · x~n~))^2^
        * y~n~*: output, y~n~:true answer
        * 暴力法：兩個變數紀錄最低loss跟(b,w)
    * step 3: sind the best one
        * 技巧：微積分
        * [梯度下降法](https://chih-sheng-huang821.medium.com/%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92-%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E6%95%B8%E5%AD%B8-%E4%BA%8C-%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E4%B8%8B%E9%99%8D%E6%B3%95-gradient-descent-406e1fd001f)
    * x: 輸入資料，y: 輸出資料，b,w: 任意數字（訓練）
    * x = [x~1~,x~2~,...,x~n~]
    * x 與 w 皆為矩陣（維度）
    * b: 偏移值 bias
* classification problem 離散，非連續關係，以邊界區分
* clusterning problem 模型依資料特徵自行將資料分成不同組
### 相關知識尋找
* [medium](https://medium.com/)
### 名詞
* 電腦視覺