本文分享一些关于机械设备学习的基础知识，期待能送PM种。
2017年可以是自然智能的一年。传统的互联网技术已经消失，BAT这种以生命著称的大厂，已经被规划的很自然，很智能。作为一个互联网技术的PM，其技能的转化必须被送到新的机会。大部分互联网技术都可以在PM中进行，遇到ML(机械设备训练)、DL(深度训练)、NLP(自然语言应急响应)的各种意见以及各种最底层不知道技能需要的数学教育基础知识，似乎令人望而生畏。
但是最后也不全是一样的等等。AI是一个诀窍，最终的总体目标是找到一个理想化的可以减少世界战争和贸易的场景，从而真正实现他的成本，虽然现在来看还是技能的核心。一方面，不能怀疑。在哪个范围内，对最基础的知识战技能的要求一定低于互联网技术PM的水平。
目前我是一名互联网技术PM，刚教过相关技术专业，有数学基础知识。也实践了自己的编码理念“基于BP前馈控制神经系统的图像判别”，未来打算进入AI的范畴。最近开始从零开始学习，转移AI的基础常识框架。期待分享一个特别的工具，让大家知道哪些AI看起来“陡峭”。
首先按照李姣的去师打罗飞的道学，教一个范围的基本常识，就是两件事(1)找意见(2)拆结构。分级是关于很多老同学不知道他们的意见。他们必须具备如下“基本知识”:
看哪个思维导图，有的朋友经常混考试成绩会白。
什么是机械训练？
什么是深度学习？
机械设备进阶学习和进阶学习有什么区别？
机械学习监控与学习模式的“再思考”
让我们一个一个地去顶端
1.机械设备培训
定义(自私掌握):整个过程结束后，利用大量已知的数据信息(可以标记也可以不标记)训练优化算法模型，总结出某类数据信息之间的衬托关系(即组织纪律性)。最后，可以对已知的数据信息进行真实、智能的处理(分类、区分、猜测等。).
比如我这边有很多iPhone打桃的图片，每张图片都贴了匹配的那种。然后，用这些图片来培养一个霉菌，让这个霉菌不断学习，不断变质。练习结束后，大家找来一些iPhone打桃子的图片，贴上logo，扔到哪个模具里，让他自己整理，区分iPhone是借的还是桃子，这是一个完整的机械设备(监控)学习过程。“衬托关系”说白了就是苹果图和iPhonelogo匹配，桃子图和桃子logo匹配。
2.基本观点
(1)学习方法
学习方法分为有监督学习和无监督学习。如果有监督学习，也就是在你把数据信息给模型进行训练之前，提前停止自然应急处理，得到logo(教名:feature提提)。监控分为收回和分类。
而无监督学习是指数据信息不经过事先的全过程奖励应急处理，而是间接给优化算法，无监督学习的匹配方式是“分类”。
(2)学习过程
练习(练习样本版):当人们已经练习了优化算法模型时，给他们的数据信息。
资格证:用练习模板好好练习。如今，我们需要利用练习模板之外的数据信息来检查哪个优化算法模型的实践活动的结果。
错误:如何检查结果？已经在ML/DL中，是通过整个过程的“误差”来判断的(下一篇文章会详细讲如何斤斤计较)
捷径:模具不能得到足够低的误差作为一个已经行使。
过开:训练误差是检测误差(资格证误差)和年夜饭的差，所以哪个模具都不是好的，只能用在训练样板上...而它之外的数据信息会带来好的结果。
广泛性:训练好的模型已经用于其他数据信息。如果结果也不错，那就是广泛性。
那么，考试成绩来了，怎么才算合适的方案呢？
的确，在所有的过程中，伴随着时间的变化和优化算法的不断恶化，训练模板和测试模板的误差都不断地落地；但是如果培训时间过去了，培训的误差会继续落地，而资格证的误差会开始下降。这个果子是经过更好训练的霉菌，结果更强！以前开始学习和锻炼的音乐和音战没有要求的重点。所以，为了找到一个合适的“准开口”，最好找运动误差已经落地，检测误差刚刚开始上下波动的人的“脸”。
3.机械设备学习和深度学习的区别。
很多不知道的人，只知道自己参与其中就可以了。深度学习属于机械设备学习，但是真的很近，等等...(太远了)。从思维导图可以看出，机械设备学习的方法确实有上千种，比如:逻辑回归、决策树、简单贝叶斯算法、线性回归、SVM支持的支持机器等。都属于机械设备学。
当神经系统收集那个意见时，它可以被分成“表层神经系统收集”和“深层神经系统收集”
“表层神经系统集合”最具代表性的集合是“BP前馈控制神经系统集合”
“深层次的神经系统集合”意味着我们可以掌握对每个人来说都是浅显易懂的“深度学习”。深层次的神经系统收藏分为许多收藏结构，如DNN、CNN和RNN。
不过要注意那边的标识。深浅的区别不仅仅是“收集叠加层”的区别，更重要的是“深度学习”(深度神经系统收集)是所有其他机械设备学习中最激烈的方面:
他可以终止数据信息特征的“应急前处理”(省去了数据信息自然标注的巨大努力，也为更多维护量巨大的特征终止了作战室空中数据信息特征的检索和数据的转换，避免了方便后的应急处理)，这也是他需要很多层的原因，所以所有的采集和叠加层都得用来终止数据信息特征和应急前处理。
一旦我们彼此信任，我们就能在上位学校分离思维导图，就能区分“机械设备训练”和“深度训练”，这并不简单。
回去
我个人认为，作为一个学习机械设备的过程，惠是一个非常好的学习切入点。
说白了，《惠惠》看起来很深奥，其实不是那样的。让我给你举个例子:
Y=2x哪个一元函数，假设你现在不知道它的正切斜率w=2，但是我给你5个数据信息y=2，4，6，8，10，匹配的x被分离成1，2，3，4，5。你主动假设他们之间有两倍的匹配关系吗？打败你“主动假设他们有某种匹配关系”的过程叫“回头”；而你假设他们的关系是“2倍”，那就是“线性回归”。
所以“自我私人掌握”的定义:当你看到大量的信息或数据时，假设它们之间存在某种匹配关系。我们在机械设备学习(监控学习)中需要做的是:测试和考试让斤斤计较者在大量的数据和信息中寻找匹配关系。怎么才能找到呢？
先假设一个关系:y=wxb，其中W是权重，B是偏差，W是1Xn的引流矩阵回，X是nX1的引流矩阵回。(众说纷纭，没有数学解释，但为什么x不是实数而是排水矩阵？那时候我们已经把天地的数据信息理想化了，可以有n个层次...我们可以显示哪些数据信息特征，而不仅仅是一维。
现在我想评价一下一个橘子的“黑白水平”。y表示“黑白级别”，都有标注。x回分对于一个三维矩阵意味着【尺寸、颜色、设计】。最后一代进入公式计算:
Y=w1X尺寸w2X颜色w3X设计b(我们假设那边b是0)
现在，重要的任务是分离并找到w1、w2、w3的合适值，从而使一个外观精确的橙子的“黑白层次”与“大小、颜色和设计”相关联。那么如何无疑是合适的呢？
“缺失函数”损失的全过程经过定义(那边没有数学公式计算的列表)后，损失的含义就是把样板中的所有X代入“假设公式计算”wxb(当时几乎禁止用W取B的值)，然后得到一个好的值与精确的Y值进行比较，即缺失函数损失。那么，损失越小，B的W值就越接近当时真实的“线性关系”。所以最后机械设备训练的总体目标是对传递损失较小的匹配W取B的值(虽然有限，但最好趋近于0)。供货后，就是机械设备实训模具的“实训端”！之后就要用资格证来铺资格证能不能开，以此来检验模具的广度。
虽然有几种方式可以表明:
(1)只是对机械设备中栗子的一个比较简单的学习，说明了解机械设备学习中的基本思想很重要。
(2)有一个网上的方法可以让大家找到如何让匹配的W损失最小(或者满足前提条件)取b的抵消关系，前面我在分享“降落在BP前馈控制神经系统采集的梯度方向时”，将简单介绍一下解压的思想过程。
(3)如果你解释的数据信息是长度线性的，你假设它们是长度线性的，用匹配的模型进行练习，那么效果一定是“捷径”(所以关于捷径的另一种说法:你的发音不符合哪个世界的理想化…)
关于世界机械装备研究的一些根本思路的分享，然后不断的升级，期待和大家一起战斗沿着AI的道路走下去！
文章由@自由本创发布。我已经同意了，并劝阻拦截。
图片来自PEPEPEELS，据CC0和平谈判。
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