火了！奇酷教育漫畫人工智能教程帶風！
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機器學習是什么
我們人類也曾是臺機器？！
這個問題對任何一位機器學習愛好者來說，都像個未解之謎。人類需要經過各式各樣的學習才有辦法認識這個世界。
當小朋友第一次看到貓后，可能會問爸爸媽媽，這個胖乎乎有胡子的可愛動物是什么。
當父母告訴她：這就是貓的時候，她就會理解到，這種生物就是貓。
或者你的父母買過一些帶有動物照片的卡片，然后指著卡片上的圖像說：”寶貝，這是貓“。
以后她碰到各種各樣的貓的時候，都能認得出來。
計算機也是一樣，在學習的過程中，可以自動找出“貓的具體特征”，以及形成自己一套識別方法，即使沒有遇到的問題也可以按照原先的思路去解決。
機器學習，顧名思義，機器可以像孩子一樣學習。
你可以認為擁有學習算法的機器是你見過最笨的學生，他無法通過幾張卡片就能區分貓和老虎 。
計算機需要大量的圖片，也許是幾百張，也許是幾千張都是可能的。然后還要重復之前那個把戲成百上千遍才能學會。
相信我，天底下沒有一個父母有這種耐心教會這么傻的孩子。不過只要不斷的學習，他終究可以學會的。
機器學習的分類
早在1959年，“人工智能”的概念誕生沒幾年，IBM的阿瑟·塞繆爾就創造了“機器學習”這個術語。
圖片機器學習大致上可以分為：
有監督學習、無監督學習、強化學習三類。
在機器學習中，我們會根據可用的數據不斷調整參數讓假設盡可能縮小與實際期望的誤差，一步步向前逼近“真相”。
一、有監督學習：
有監督學習被用于圖像分類、語音識別和文字識別，牢牢占據C位！
帶有答案的數據是必須的，因為計算機在學習（訓練）的過程中，不斷的在對答案，不斷改進模型的效果。
帶有答案的數據的數量是巨大的，計算機沒有我們想象中聰明，它需要在每次的錯誤中尋找自己的不足。目前少樣本學習或者舉一反三，還是只有人類能做到。
二、無監督學習
機器學習中的無監督學習，就是讓計算機分析一堆不知道答案的數據，然后在一堆數據中招到數據之間的內在關系。
無監督學習，可以幫助我們創建可視化網絡，或者發現自然規律。
三、強化學習
強化學習中，程序試圖找到實現目標的最佳途徑。在嘗試的過程中，成功的路線會獲得獎勵。
強化學習可以應用到交通管理、市場分析、機器人導航等各個方面。
有一種深度強化學習系統非常善于玩街機游戲，對于以前從未玩過的游戲，無需額外編程，它就能學習如何獲勝。
但無論任何類型的機器學習，良好的數據都是一切的起點。
看漫畫學AI
機器學習伴你左右，可不是說說而已：
看看機器學習這個笨孩子打下的江山。
這么說吧，如果把擁有學習算法的機器看成一個笨孩子，那么換個角度來說我們人類也許是一臺擁有高級算法的機器。
現在最火的技術就是人工智能機器學習——別再說機器學習不是你擅長的崗位。
小白也能看懂的機器學習漫畫教程《機器學習歷險記》，安排！
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