火了！奇酷教育漫画人工智能教程带风

　　漫画人工智能教程带风！
　　机器学习是什么
　　我们人类也曾是台机器？！
　　这个问题对任何一位机器学习爱好者来说，都像个未解之谜。人类需要经过各式各样的学习才有办法认识这个世界。
　　当小朋友第一次看到猫后，可能会问爸爸妈妈，这个胖乎乎有胡子的可爱动物是什么。
　　当父母告诉她：这就是猫的时候，她就会理解到，这种生物就是猫。
　　或者你的父母买过一些带有动物照片的卡片，然后指着卡片上的图像说：＂宝贝，这是猫＂。
　　以后她碰到各种各样的猫的时候，都能认得出来。
　　计算机也是一样，在学习的过程中，可以自动找出＂猫的具体特征＂，以及形成自己一套识别方法，即使没有遇到的问题也可以按照原先的思路去解决。
　　机器学习，顾名思义，机器可以像孩子一样学习。
　　你可以认为拥有学习算法的机器是你见过最笨的学生，他无法通过几张卡片就能区分猫和老虎 。
　　计算机需要大量的图片，也许是几百张，也许是几千张都是可能的。然后还要重复之前那个把戏成百上千遍才能学会。
　　相信我，天底下没有一个父母有这种耐心教会这么傻的孩子。不过只要不断的学习，他终究可以学会的。
　　机器学习的分类
　　早在1959年，＂人工智能＂的概念诞生没几年，IBM的阿瑟·塞缪尔就创造了＂机器学习＂这个术语。
　　图片机器学习大致上可以分为：有监督学习、无监督学习、强化学习三类。
　　在机器学习中，我们会根据可用的数据不断调整参数让假设尽可能缩小与实际期望的误差，一步步向前逼近＂真相＂。
　　一、有监督学习：
　　有监督学习被用于图像分类、语音识别和文字识别，牢牢占据C位！
　　带有答案的数据是必须的，因为计算机在学习（训练）的过程中，不断的在对答案，不断改进模型的效果。
　　带有答案的数据的数量是巨大的，计算机没有我们想象中聪明，它需要在每次的错误中寻找自己的不足。目前少样本学习或者举一反三，还是只有人类能做到。
　　二、无监督学习
　　机器学习中的无监督学习，就是让计算机分析一堆不知道答案的数据，然后在一堆数据中招到数据之间的内在关系。
　　无监督学习，可以帮助我们创建可视化网络，或者发现自然规律。
　　三、强化学习
　　强化学习中，程序试图找到实现目标的最佳途径。在尝试的过程中，成功的路线会获得奖励。
　　强化学习可以应用到交通管理、市场分析、机器人导航等各个方面。
　　有一种深度强化学习系统非常善于玩街机游戏，对于以前从未玩过的游戏，无需额外编程，它就能学习如何获胜。
　　但无论任何类型的机器学习，良好的数据都是一切的起点。
　　看漫画学AI
　　机器学习伴你左右，可不是说说而已：
　　看看机器学习这个笨孩子打下的江山。
　　这么说吧，如果把拥有学习算法的机器看成一个笨孩子，那么换个角度来说我们人类也许是一台拥有高级算法的机器。
　　现在最火的技术就是人工智能机器学习——别再说机器学习不是你擅长的岗位。
　　小白也能看懂的机器学习漫画教程《机器学习历险记》，安排！
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