监督学习：定义：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间...

近日，有人提出赋予无监督学习新的名字——预测性学习。推崇这次改名的正是前些日子在推特「大火」的Facebook的首席AI科学家，Yann LeCun。

Geoffrey Hinton 是谷歌副总裁、工程研究员，也是 Vector Institute 的首席科学顾问、多伦多大学 Emeritus 荣誉教授。2018 年，他与 Yoshua Bengio、Yann LeCun 因对深度学习领域做出的巨大贡献而共同获得图灵奖。...

图丨Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和吴恩达

想象你正在电脑游戏中完成一项任务，例如，穿过一个军事仓库去寻找一件秘密武器。正确的行动(杀死敌人)会得到额外的分数，而错误的行动(掉进坑里或被击中)会失去额外的分数。...

人工神经网络有许多流行的变体，可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种，主要用于无监督学习问题。

第二种方法，是Becker和Hinton在1992年提出的，通过训练一个深层神经网络的两个副本，以相同图像的两种不同剪裁作为输入，产生具有高度互信息的输出向量。设计此方法的目的是使表示形式免受无关细节的束缚。...

这段机器学习基础视频[2]将帮助您了解什么是机器学习，机器学习有哪些类型-有监督，无监督和强化学习，如何通过简单的示例学习机器学习以及如何在各个行业中使用机器学习。...

今天阅读的是 OpenAI 的同学于 2019 年发表的论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》，目前具有 300 多引用量。

自2017年以来，超越SOTA的方法天天有，但往往针对性非常强，不一定是颠覆机器学习圈的重要成果。