機器學習_U1_何謂機器學習
在圖解機器學習「日本作者杉山將」一書是這麼說的，機器學習講白話一點就是讓電腦有智慧可以跟人一樣具備學習能力的技術，是從堆積如山的數據(又常被稱為「大數據」)中尋找有用知識的數據挖掘技術。
機器學習的種類根據所處理的數據類型不同可分為三種:
(一)
監督式學習
由訓練資料中學到或建立一個模式（函數 / learning model），並依此模式推測新的實例。訓練資料是由輸入物件（通常是向量）和預期輸出所組成。函數的輸出可以是一個連續的值（稱為迴歸分析），或是預測一個分類標籤（稱作分類）。
一個監督式學習者的任務在觀察完一些訓練範例（輸入和預期輸出）後，去預測這個函數對任何可能出現的輸入值的輸出。要達到此目的，學習者必須以"合理"（見歸納偏向）的方式從現有的資料中一般化到非觀察到的情況。在人類和動物感知中，則通常被稱為概念學習（concept learning）。
Ex: 手寫文字識別、聲音處理、圖像處理、垃圾郵件分類與攔截、網頁檢索、基因診斷、股票預測等廣泛應用
(二)
無監督式學習
不需要人力來輸入標籤。它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。在監督式學習中，典型的任務是分類和迴歸分析，且需要使用到人工預先準備好的範例(base)。
一個常見的非監督式學習是數據聚類。在人工神經網路中，自我組織映射（SOM）和適應性共振理論（ART）則是最常用的非監督式學習。
不需要人力來輸入標籤。它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。在監督式學習中，典型的任務是分類和迴歸分析，且需要使用到人工預先準備好的範例(base)。
一個常見的非監督式學習是數據聚類。在人工神經網路中，自我組織映射（SOM）和適應性共振理論（ART）則是最常用的非監督式學習。
ART模型允許叢集的個數可隨著問題的大小而變動，並讓使用者控制成員和同一個叢集之間的相似度分數，其方式為透過一個由使用者自定而被稱為警覺參數的常數。ART也用於模式識別，如自動目標辨識和數位信號處理。第一個版本為"ART1"，是由卡本特和葛羅斯柏格所發展的。
Ex: 人造衛星故障診斷、視頻分析、社交網站解析、聲音訊號解析
(三)
強化學習
類似監督式學習，但在學習過程中不設置老師提示對錯、告知最終答案等環節。
然而，如果在學習過程中無法從周圍環境獲得任何訊息的話，
強化學習就會轉成無監督式學習。
講白話一點就是，在沒有老師提示的情況下，自行對預測結果進行評估的方法。
透過這樣的自我評估，學生為了獲得老師最高獎賞、讚嘆、表揚，不斷去做事情，
因此，強化學習被認定為人類主要學習模式之一。
然而，如果在學習過程中無法從周圍環境獲得任何訊息的話，
強化學習就會轉成無監督式學習。
講白話一點就是，在沒有老師提示的情況下，自行對預測結果進行評估的方法。
透過這樣的自我評估，學生為了獲得老師最高獎賞、讚嘆、表揚，不斷去做事情，
因此，強化學習被認定為人類主要學習模式之一。
這裡我們可以以在校學生學習情況作為例子來比對
監督式 VS非監督式 這兩種學習模式
監督式 VS非監督式 這兩種學習模式
監督式學習(被動學習)有人教/具明確目標
受周遭環境影響
(例如在補習班、駕訓班、學校老師、有標準答案、有明確學習目標)
學校數學課 1+1=2
------>是標準答案
我一定要學會開車
一定要通過高考 、 某個證照 檢定之類的
------>是明確的學習目標
有求知慾的學生從老師那獲得知識，老師提供對錯指點、告知最終答案的學習過程。在機器學習中，學生就好比如電腦(計算機)，老師則對應於周遭環境。根據在學習的過程中所對應的技能、經驗，對沒有學習過的經驗可以做出正確的解答，使電腦獲得這種泛化能力，是監督式學習的最終目標。
【備註:泛化一詞解釋由具體的、個別的擴大為一般的
比如“先生”一詞原本是指稱呼，字面的意思表示：出生比自己早，年齡比自己大的人；另有先接觸陌生事物，引申為先接觸陌生事物的人，所以古代稱別人先生有向別人學習的意思。達者為先，師者之意。後延生為對人的一種尊稱。
不同的情況下可能有不同含義：
男性，對成年男性的一種普通稱呼。如：王先生、劉先生。
尊稱，表示恭敬的稱呼，在不同的時期可能會稍有不同的外延，但基本是對有一定地位與身份的人的一種尊稱。都是用於稱呼男性，例如稱呼男性：船山先生；也有用於稱呼有較高學識與地位的女性，例如稱呼女性：李清照先生、張愛玲先生、吳怡凡先生、吳健雄先生。
丈夫，女子的配偶（丈夫），一般帶有定語，如：我先生、你先生、李家女兒的先生。
教師、老師、教育工作者，如：何子淵先生、丘逢甲先生。
醫生，對醫生、醫師的一種稱呼。解放後已經較少使用，在古代或民國時期經常用到。如：生病了就要去看先生。
會計，賬房先生，古時對帳務工作者的一種稱呼，解放後已經較少用，在古代或民國時期經常用到。
算命師、風水師、說書、評彈等玄學或藝術工作者的一種尊稱。
在現代語境下，先生是對一般男士的稱呼。也用於稱呼女性，
就是詞義的泛化 】
在這裡書中提的泛化能力（generalization
ability）就是指機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。
通常期望經訓練樣本訓練出來網絡或者分類器具有較強的泛化能力，也就是對新輸入的資料給予合理響應的能力。
通常期望經訓練樣本訓練出來網絡或者分類器具有較強的泛化能力，也就是對新輸入的資料給予合理響應的能力。
無監督式學習(自主學習)
沒有人教/不具明確目標
沒有人教/不具明確目標
(自學、無標準答案、不需要明確學習目標)
指在沒有老師情況下，學生自學的過程。(可能自學寫程式、自學腳踏車、自學煮菜、自學日語、法語、英語、自學樂器、自己買書來學習、自己上網爬部落格或影片學習)
基本上都是電腦在互聯網中自動收集資訊，並從中獲取有用的資訊。無監督式學習並不僅僅侷限於解決像監督式學習這類有明確答案的問題，因此他並不需要很明確的答案、學習目標不必十分明確。
這裡有幾個問題來想一下!!!!
Q1 捨麼東西都適合自主學習嗎???
自學拆解機車結果機車不能騎壞了還要一筆維修費
自學游泳結果溺斃!!!!!!
自學開車結果東撞西撞出車禍一筆醫療賠償!!!!!
自學程式結果bug一堆或是只會到某一個程度無法突破!!!
Ans :
感覺
【有年齡限制的/有危險性/有高技術/有昂貴設備】
有些具有危險性或者高技術、高費用的器材用具等等會需要人帶
第一平時的環境並沒有這些東西設備
第二價格昂貴所以需付費學習(十分難得)
第三具有年齡限制的特性
【起步不難情況】
有些像是語言或程式彈奏樂器的才藝之類的 剛開始起步自學沒問題
但是若要有突破或更加卓越需有人帶
(階段性的非監督式 及 監督式學習模式切換)
【起步超難情況】
或者是起步很難的就很需要人帶了!!!!!
不然根本無法自身學習 因為連開始都難
有這幾種可能
Q2 自主學習 vs 被動學習 哪個學習效果好更有效率呢??
Ans:
感覺當然是被動式(監督式)會學的更快，
因為有比自己有經驗者的師長或是先生(嘿嘿 學以致用)
它們原先有經驗可以給你作參考你就不需自繞遠路
可以比較快上手那種感覺
但是有些東西(語言之類的)需要額外大量自主課外學習才會有進展，
學的更好可能性。
參考:
法語適合自學嗎？
自學家庭父母 陳怡光、魏多麗：夢想教室在我家
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