2017年11月4日 星期六

機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)


什麼是機器學習(Machine Learning)?
機器學習是人工智慧的其中一個分支,簡單來說它就是讓機器可以像人一樣,可藉由閱讀大量的資料建立規則而具有知識,而機器學習就是透過演算法來分析數據、從中學習來判斷或預測現實世界裡的某些事(專家其實是訓練有素的狗,機器學習大概就是這個味道) 。閱讀已知的大量資料就是所謂訓練的過程,透過足夠多的Training Data 建立出一個 Model (最佳函式), 這個Model  就是"機器的知識",之後你可以餵未知的資料給機器,機器就能進行預測或判斷 。機器學習並非手動事先用程式撰寫好指令規則來判斷,而是使用大量的數據和演算法來「訓練」機器,自動產生規則自動判斷或預測。 


什麼是深度學習(Deep Learning)?

它是機器學習領域中的一種方法,它企圖用模擬人類大腦中的神經網路(Neural Network)的運作方式來建構機器學習的Model。例如,眼睛看到車快撞上來了,人的反應會立刻跳開,這中間可能經過大腦無數個神經元的運算及傳導,至今人類可能都還搞不清楚大腦怎麼辦到的,因為中間過程太複雜,但從頭尾結果來看卻很簡單, 就是看到車要撞到了,人會閃。Neural Network 概念,其實正是如此,一堆資料X 而每筆資料有多個特徵值(x1,x2,x3,x4),NN中每一層的權重W就可以決定出最終的 Y (y1,y2,y3)。中間可能有很多層,很多層就叫做Deep Neural Network (DNN)。但如何建構NN,包括應該有多少層、每一層要有多少個Neuron 、如何出權重值的方法,則是Deep Learning 所要採討技術核心。 基於DNN 概念,又發展出了 CNN卷積神經網路(Convolution Neuron Networks) 是影像處裡常用的方法,在圖片中抽取特徵後做Convolution再做pooling,而將能將圖片進行分類預測。RNN  (Recurrent Neural Networks)主要用於文字語意處理,可以用來判斷前後文而使機器能理解一句話的意思。



機器學習或深度學習的技術可以應用在哪?
機器學習的演算法已廣泛應用於資料探勘、電腦視覺、自然語言處理、語音和手寫識別、生物特徵識別、DNA序列測、搜尋引擎、醫學診斷、金融數據分析與證券市場分析等方面。所以幾乎各行各業,包含金融業、零售業、製造業、醫療產業等,都會用到機器學習的技術。而以深度學習作為機器學習的方法,則多用在影像辨識、語音分析,這種比較沒有因果關係或者連人類都很難解釋的邏輯推理。

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深度學習的Hello World:  "MNIST" 手寫數字辨識

簡單說明Artifical Neural Network 基本流程, 當然也可以Deep Learning 的CNN (Constitutional Neural Network )實作它, 你就對CNN有更進一步的認識


step: training data 將每一個手寫數字轉成pixel vector, 作為input X , 每個pixel 作為feature 




建立Network Model (網路參數.....)


以手寫數字"6" 示意在input layer 的態度


 訓練好Model 後, 對testing data 進行predict, 能將手寫的0~9數字Label出對應的 0~9. 然後比較正確率(Accuracy) 
當正確率不足, 如何修改網路參數以提高正確率...正是學問之所在? 在kaggle 上目前有6萬多筆的手寫數字, 其正確率是100%......

https://goo.gl/9gnVYe


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