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title: 人工智慧
tags: [Introduction of Machine Learning]

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###### tags: `Introduction of Machine Learning`
[影片資訊來源，關於人工智慧，點我](https://www.youtube.com/watch?v=CXgbekl66jc&feature=youtu.be)
# 人工智慧

人工智慧是我們想要達成的目標，因此衍伸出機器學習，而機器學習我們稱為手段，為了人工智慧，
而要讓機器學習，我們使用深度學習，此為機器學習的其中一種

## 設定本能
* 設定規則(像是一個聊天機器人)
    * 關鍵字(turn off)
        * "Please turn off the music"
* hand-crafted rules
    * 難以考量全方位
        * 永遠無法超越創造者 
    * 高成本，低成效

## AI?
現今太多用硬幹的方式寫出 AI，但這根本不是 AI，只是一堆 if 條件所構成的程式

讓機器尋找"特徵點" (framework)
* 準備一個 fuction set，裡面有很多 fuction
    * fuction set 稱為 model
* training data
    * 給予正確輸出輸入
* 將 model 與正確輸出做比對，並將此結果變成一個好的函數

Step 1. define a set of fuction
Step 2. goodness of fuction
Step 3. pick the best fuction

# Learning Map(Supervised Learning)
我們需要大量的 training data
## Regression
The output of the target
給予一個輸出目標

## Classification
### Binary Classification
訓練一個 fuction 使之輸出 "是或否"

### Multi-class Classification
訓練機器為資料分出類別

#### Linear Model
最簡單的方法
#### Non-linear Model
我們通常著重於此方法

* Deep Learning
    * 可以做很複雜的事情
        * 影像辨識
        * alphago
* SVM
* decision...等

## 如何減少 label 用量
* Semi-Supervised Learning
* Transfer Learning
* Unsupervised Learning
* Reinforcement Learning

![](https://i.imgur.com/Ib7OInz.png)
