1-Introduction（介绍）
目录：
正文：
（一）機器學習就是让机器自動找函式
语音/图像识别
（二）你想找什麼樣的函式？
（2.1）Regression
找出的函数其输出是一个数值
（2.2）Classification
（2.1）Binary Classification
函数输出只有两种可能性是Y or N 或其他......
（2.2）Multi-class Classification
在multi-class classification里，机器要做的是选择题，等于给他数个选项，每一个选项就是一个类别，它要从数个类别里面选择正确的类别
比如document classification(新闻文章分类)，输入是一则新闻，输出是这个新闻属于哪一个类别(选项)
（2.3）Generation
不只有Regression, Classification，还有產生有結構的複雜東西 (例如：文句、圖片)
（三）怎麼告訴機器 你想要什麼樣的函式？
你已经想清楚了你找什么样的函式，可是怎麼告訴機器，你想找什麼樣的函式尼？你的想法怎么传达给机器昵？有以下方法：
model(function set) 选择模型
在解任务的过程中，第一步是要选一个function的set，选不同的function set，会得到不同的结果；而选不同的function set就是选不同的model，model又分为很多种：
Linear Model(线性模型)：最简单的模型
Non-linear Model(非线性模型)：最常用的模型，包括：
deep learning
如alpha-go下围棋，输入是当前的棋盘格局，输出是下一步要落子的位置；由于棋盘是19*19的，因此可以把它看成是一个有19*19个选项的选择题
SVM
decision tree
K-NN
（3.1）Supervised Learning
你想输入一张猫的图片，机器输出cat（类别）。那怎么告诉机器你想要这种函式昵？所以需要给机器大量的训练资料（图片和标记-----lable），这就是监督学习。
（3.1.1）接下來機器會自動找出 Loss 最低的函式
(3.2)Reinforcement Learning
Supervised Learning：我们会告诉机器正确的答案是什么 ，其特点是Learning from teacher
- 比如训练一个聊天机器人，告诉他如果使用者说了“Hello”，你就说“Hi”；如果使用者说了“Bye bye”，你就说“Good bye”；就好像有一个家教在它的旁边手把手地教他每一件事情
Reinforcement Learning：我们没有告诉机器正确的答案是什么，机器最终得到的只有一个分数，就是它做的好还是不好，但他不知道自己到底哪里做的不好，他也没有正确的答案；很像真实社会中的学习，你没有一个正确的答案，你只知道自己是做得好还是不好。其特点是Learning from critics
- 比如训练一个聊天机器人，让它跟客人直接对话；如果客人勃然大怒把电话挂掉了，那机器就学到一件事情，刚才做错了，它不知道自己哪里做错了，必须自己回去反省检讨到底要如何改进，比如一开始不应该打招呼吗？还是中间不能骂脏话之类的
再拿下棋这件事举例，supervised Learning是说看到眼前这个棋盘，告诉机器下一步要走什么位置；而reinforcement Learning是说让机器和对手互弈，下了好几手之后赢了，机器就知道这一局棋下的不错，但是到底哪一步是赢的关键，机器是不知道的，他只知道自己是赢了还是输了。赢了就是它学习的策略方向！！！！！
其实Alpha Go是用supervised Learning+reinforcement Learning的方式去学习的，机器先是从棋谱学习，有棋谱就可以做supervised的学习；之后再做reinforcement Learning，机器的对手是另外一台机器，Alpha Go就是和自己下棋，然后不断的进步
（3.3）Unsupervised Learning
区别于supervised learning，unsupervised learning希望机器学到无师自通，在完全没有任何label的情况下，机器到底能学到什么样的知识
举例来说，如果我们给机器看大量的文章，机器看过大量的文章之后，它到底能够学到什么事情？它能不能学会每个词汇的意思？
学会每个词汇的意思可以理解为：我们要找一个function，然后把一个词汇丢进去，机器要输出告诉你说这个词汇是什么意思，也许他用一个向量来表示这个词汇的不同的特性，不同的attribute
又比如，我们带机器去逛动物园，给他看大量的动物的图片，对于unsupervised learning来说，我们的data中只有给function的输入的大量图片，没有任何的输出标注；在这种情况下，机器该怎么学会根据testing data的输入来自己生成新的图片？
（3.4）Semi-supervised Learning(半监督学习)
举例：如果想要做一个区分猫和狗的function
手头上有少量的labeled data，它们标注了图片上哪只是猫哪只是狗；同时又有大量的unlabeled data，它们仅仅只有猫和狗的图片，但没有标注去告诉机器哪只是猫哪只是狗
在Semi-supervised Learning的技术里面，这些没有labeled的data，对机器学习也是有帮助.
(3.5)Structured Learning(结构化学习)----属于监督学习
在structured Learning里，我们要机器输出的是，一个有结构性的东西
在分类的问题中，机器输出的只是一个选项；在structured类的problem里面，机器要输出的是一个复杂的物件
举例来说，在语音识别的情境下，机器的输入是一个声音信号，输出是一个句子；句子是由许多词汇拼凑而成，它是一个有结构性的object
或者说机器翻译、人脸识别(标出不同的人的名称)
比如GAN也是structured Learning的一种方法
（四）機器怎麼 找出你想要的函式？
那机器怎么实际找出你想要的函式？，第一步限制函式尋找範圍，第二部。。。。
（4.1）限制函式尋找範圍
Liner和Network Architecture 可以限制函式尋找範圍
（4.2）函式尋找方法 – Gradient Descent
限制函式尋找範圍后，那怎么找出最好的函式尼？
（五）前沿研究
（5.1）Explainable AI
如，为什么这是猫！
（5.2）Adversarial Attack
（5.3）Network Compression
网络压缩，研究压缩后放到小设备上！
（5.4)Anomaly Detection
异常探测。给出一个怪怪的东西，如何让机器知道”这东西我不知道“。因为现在机器都会将它归类成某一类，这不好！
（5.5）Transfer Learning (Domain Adversarial Learning)
训练资料和测试资料不一样时，还可以学到一些东西，如上图右边需要迁移学习
（5.6）Meta Learning
学习如何学习能力。发明自己的演算方法
（5.7）Life-long Learning
（5.8）Reinforcement Learning
总结：
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