李宏毅LLM——机器学习基础知识

文章目录

  • 机器学习基本概念
  • 生成式学习 Structured Learning
  • 总结

机器学习基本概念

机器学习 = 机器自动找出一种函数
根据函数的不同,可以分为回归问题(输出数值)和分类问题(输出类别,选择题)

生成式学习 Structured Learning

生成有结构的物件,如图片、文句

ChatGPT是生成式学习,只不过是将生成式学习拆成多个分类问题来简化
李宏毅LLM——机器学习基础知识_第1张图片
找出函式的三大步骤
前置作业:决定需要什么样的函数,取决于需要做的应用
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  • 设定范围:决定候选函式的集合:CNN/RNN/Transformer
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  • 设定标准:定出评价函式好坏的标准,Supervised Learning:资料标注,计算Loss function。Semi-supervised Learning :有正确答案的计算差距,没有答案的计算长得像的样本的差距
    训练:找函式的过程
    测试:Loss低的函式,测试不一定好
    解决:在Loss上做额外考量,如Regularization
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  • 达成目标:找出最好的函式,代入Loss function中 ,让Loss最小
    需要设定好优化算法中的超参数
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总结

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