什么是机器学习？

分离数据

当我们谈论机器学习时，你会经常听到术语“深度学习”和“神经网络”。这可能会让人想起大脑图像或数学公式和数据层的奇怪图形。但是从核心来看，所有这些学习技术都是将数据分成不同的类。

这让我联想到一个小孩在沙滩上玩耍，他看到了一些蓝色和黄色的贝壳。

然后，有人对孩子说：“把这些贝壳分组，并在他们之间画一条线。”

如果我什么都不说，你将如何分组这些贝壳？

你可以通过颜色和形状来区分它们，并在这两种类型的贝壳之间画一条线。现在可能是，我们给计算机单个的贝壳图像，然后计算机就像孩子一样，其神经网络可以学习如何根据给定例子中的相似或不同，来分离这些贝壳图像。

在这个分离步骤之后，如果一个网络看到一幅 new 图像，这个图像之前没见过，那么它将根据所在线条的哪一边进行筛选和分类！

实际上，数据往往比这更复杂，但是神经网络只是在分离层之上进行分离，以创建更复杂的边界，并将各种数据分组！