AI基础讲了什么-主要信息和内容重点
看机器学习时,重点不只是名称,而是它解决哪类问题、依赖哪些条件以及落地成本。
先看原文给出的关键信息:举个例子:让电脑判断一张图片是否违规。;传统编程的做法是程序员手写规则:出现“两点”,可能违规出现“某宗教名”,可能违规出现断手断脚,可能违规但现实中的图片千变万化,规则很难写完。;机器学习的做法是:给电脑看几十万张已经标注好的图片,并告诉它哪些是违规图片、哪些是正常邮件。。继续往下处理时,重点放在这些条件上:电脑会从中寻找规律,接着学习出一个用于判断的“模型”。;这里的模型,能先理解成电脑学习后得到的一套复杂判断做法。;它是怎么学会的机器学习一般分成三个阶段:准备数据例如收集10万张图片,并标注哪些是违规图片。。收尾检查时,再把这些细节对上:它先猜一封邮件是不是违规图片,接着和正确答案比较。;使用模型训练完成后,把一封从没见过的新图片交给它。;模型可能会回答:违规图片概率:96%这个真正使用模型得到答案的过程,叫做推理。。
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