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# System prepended metadata

title: 機器學習
tags: [note, class]

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# 機器學習
###### tags: `note` `class`
## 發展史
### 起源
* Alan Turing - Turing Machine
#### 廣義人工智慧 General AI
> 1965 Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence
* 實現人的（所有）功能
* 當時的計算機硬體無法支撐
### 單層神經元
* Frank Rosenblatt
* 模仿人類神經元
* 輸入->節點->隱藏層->算出哪個點的機率最高
* 處理多種可能的輸出 結果取決最大值
### 狹義人工智慧 Narrow AI
> 1980 計算機硬體進步，但廣義人工智慧還是毫無頭緒，於是改變研究面項
#### 機器學習
* 解決具體任務
* 在特定任務上超越人類的能力
### 深度學習 Deep Learning
> 2006 GPU出現，使深度學習快速發展
* 層數越來越多
* 特徵設計和擷取改交由機器自行學習 => 處理更複雜任務
* GPU的平行運算能力
> 人工智慧 > 機器學習 > 深度學習
* 機器，可以幫人做事，就是AI
* Rule Based
## 傳統機器學習
* 輸入人工設計的特徵
* 特徵能代表圖片 有助於要解決的任務
* 提供資訊給模型學習每個特徵的權重
### 迴歸問題 Regression Problem
1. Set A Model => Linear Model
* 用向量表示
```
y = b + w · x
y：輸出結果
x：輸入資料
b：偏移量 bias
w：權重 weight
dot => 內積
```
2. Evaluate the Goodness of a Model
* Real Data vs. Prediction
* Loss Function => 誤差平方值加總
3. Find the Best One

### 分類問題 Classification Problem
* 非連續性關係
* 預測區域的邊界
* 離散結果
### 分群問題 Clustering Problem
* 依照資料特徵自行將資料分組