What is the Machine Learning?

•機器學習是一門科學家為了想讓計算機像人一樣思考所開發出來的一門理論， 同樣是一批互

相連結訊息傳遞跟儲存元素所組成的系統，包含了機率、統計學 ......等等，機器學習包含哪些

應用？圖片識別、無人車、股票預測漲跌......等。

•人腦學習是從觀察出發，最後變成有用的技能，機器學習的觀察是(資料)餵給機器經過一串

的處理，最後變成有用的技能，那什麼是技能呢？

技巧<=> improve some performance measure(prediction accuracy)，讓某一種表現增進稱之為技

巧 (Skill)，例如:說話的表現變好、數學的表現變好，這有點像是教電腦學會釣魚（透過觀察資

料學習），而不是直接給電腦魚吃（直接寫規則給電腦）。

如何想要寫一個樹的辨識程式，古老的方法是腦中想出一條一條的規則，並把好幾百條的規

則寫成程式辨認一顆樹:是非常困難的，人類是經過自己觀察很多樹之後，得以辨認一棵樹，

並不是你靠著好幾百條規則去辨認，所以要讓機器像人一樣去學會辨認一棵樹。

                 比如說把機器人送到火星，

                 你不可先把幾百條規則先寫好，

                 必須將機器人送到火星，有一大部分機器人上火星之後

                 再透過對環境的觀察，加以學習。



三個關鍵:1.有個目標可以學得，讓機器效能能夠增進

                    (最終才會知道目標有沒有增進)比如說數學的證明更準確...等等  
           
                 2.不知道怎麼把規則寫下來

                 視覺的辨識、聲音的辨識

                 3.我們要有資料，沒有資料不適合用機器學習

                 股票的高頻率交易決定賣不賣，要有資料，沒有資料不適合使用


從食衣住行開始，
1.食物
●Data:Twitter data(文字+地點)，根據Twitter的資料
●Skill:去這家餐廳有多容易食物中毒

2.衣服
●Data:實際銷售的數據和顧客的調查
●Skill:怎麼搭配符合顧客的喜好

或許可以媲美人類時尚專家的能力

3.住
●為了節能減碳，從蓋好的房子能源的知道消耗狀況
●Data:以前蓋好的房子的資料耗能狀況
●Skill:建築師蓋房子時能預測能源消耗

以前從蓋房子要知道房子的能源消耗不太容易，機器學習從以前蓋好的房子的資料耗能狀況，建築師依據這個知道如何符合能源的規範

4.行
●近幾年熱門無人駕駛自動車
●Data:交通號誌的意義、圖片
●Skill:能夠辨識交通號誌

5.育
●Data:教學答題系統，讓學生答題目，從答題的過程了解學生會了什麼、不會什麼，給學生多做做它不是很熟念的題目，太難的有可能晚一點給學生做......等等

●Skill:從學生答題的歷史紀錄來知道學生的學習狀況程度怎麼樣

答題資料給學生，估計在那個時間點學生程度怎麼樣，根據學生答題推出學生的程度怎麼樣。(逆向工程)


6.樂
●電影推薦系統，聰明的推薦給使用者，得到使用者喜歡哪些電影

●Data:從很多的使用者給很多不同的電影的評價裡面，看使用者會不會給他一個還沒看               過的電影好評。
●Skill:機器知道我們的喜好

把使用者的特徵數字跟電影的特徵數字做內積，得到最後的評分，機器再從這些rating反推回來得到使用者的喜好