‫让我们回到机器和计算机的话题, 以及它们并不真正理解文字的事实｡
‫好吧, 我知道了
‫如果我问我的电脑, 嘿, 这是一条蛇吗？
‫这是蟒蛇吗？
‫我的电脑也要好了, 完全不知道我在说什么｡
‫当我看到一条蛇的图像时, 不管它是什么颜色,
‫不管它是卡通还是真实的生活中的图像, 或者它是否有不同的方向, 里面有不同的动物, 我都能马上识别出一条蛇｡
‫我们的大脑只知道｡
‫而是告诉我的电脑什么是蛇｡
‫几乎是不可能的, 对吧？
‫因为有太多的因素｡
‫蛇没有腿和胳膊, 但是｡
‫飞机没有腿和手臂｡
‫一条蛇有鳞片, 但随后电脑会问我, 什么是鳞片？
‫但有了机器学习, 我们实际上可以教计算机知道什么是蛇｡
‫或者至少假装它知道｡
‫那我们该怎么做呢？
‫你还记得这张图吧｡
‫我希望这只是我们在编程中所做的｡
‫也就是说, 我们给予一个输入, 比如说一个1, 2, 3的列表, 我们把它给一个函数, 然后有一个2,
‫4, 6的输出｡
‫很明显, 这个函数将列表中的列表项乘以2｡
‫我们的计划通常是程序性的｡
‫也就是说我们有如果这个然后那个做这个, 然后这种类型的条件, 我们告诉计算机做什么｡
‫我们作为程序员编写输入｡
‫而计算机所做的一切实际上只是利用输入､ 函数和输出进行计算,
‫它可以非常非常快地为我们完成这些工作, 而不是让人类来做一些事情, 比如说, 一个列表有数百万个条目｡
‫机器学习改变了这种观念｡
‫它说, 嘿, 给予我输入, 给我你想要的输出｡
‫也就是说, 把你掌握的所有数据都给我｡
‫顺便说一下, 告诉我答案是什么, 或者至少你想要什么样的输出｡
‫所以在这个例子中, 我希望输入是一个1, 2, 3的列表, 输出是一个2, 4,
‫6的列表｡
‫有趣的是, 作为开发人员, 我们给予这些输入和输出｡
‫但是有了机器学习, 我们说, 嘿, 机器, 你弄清楚这个函数是什么｡
‫因为如果我给予你, 比如说, 不是一个列表, 而是一个所有这些蛇的图片或者动物的列表,
‫我想让你告诉我这张图片是否有蛇, 或者这100张图片中, 哪一张有蛇？
‫我不知道该怎么告诉你｡
‫所以你自己想办法｡
‫这是所有的照片｡
‫这是我期望的输出｡
‫不管是不是蛇｡
‫蛇｡
‫而机器学习的功能是由机器生成或创建的｡
‫听起来很酷, 不是吗？
‫这就是机器学习｡
‫它只是一个函数｡
‫所以我们不再像以前用机器学习那样写函数, 而是机器写函数｡
‫我们只需要给予它输入和输出, 单词功能就可以用模型来代替｡
‫你可能听说过机器学习模型这个词｡
‫模特就是这样
‫它是一个接收输入并返回输出的函数｡
‫另一个词可能是算法, 一个机器学习算法, 一个机器学习机器人｡
‫说到底, 它是一个大脑｡
‫我们假装这台机器是一个大脑, 它能理解输入, 并给我们想要的输出｡
‫有趣的是,
‫当我们谈论机器学习模型时, 这些功能很难理解, 因为计算机是以人类的身份提出这些功能的, 很难真正理解它是如何工作的｡
‫随着这些模型变得越来越复杂, 作为开发人员, 我们越来越难理解它是如何工作的｡
‫这引起了很多问题, 但我们现在不需要讨论这个｡
‫正如你所看到的, 主要的部分是为了训练这台机器, 为了创造这个功能, 我们必须给予它数据｡
‫为了让它变得非常非常好, 我们必须给予它大量的数据｡
‫然后我们要进行测试, 以确保我们给予的数据能够提供正确的输出｡
‫所以说到底, 机器学习只是一台计算机根据输入和输出编写自己的函数｡
‫很酷吧？
‫下一个视频里见｡
‫再见, 再见, 再见