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Highlights&&Note
机器学习（machine learning，ML）是一类强大的可以从经验中学习的技术。 通常采用观测数据或与环境交互的形式，机器学习算法会积累更多的经验，其性能也会逐步提高。
机器学习是用来解决
任务内部关系过于复杂的情况,或者超过人类意识理解的东西,例如:图像识别 ^231222a7通常，即使我们不知道怎样明确地告诉计算机如何从输入映射到输出，大脑仍然能够自己执行认知功能。 换句话说，即使我们不知道如何编写计算机程序来识别“Alexa”这个词，大脑自己也能够识别它。 有了这一能力，我们就可以收集一个包含大量音频样本的数据集（dataset），并对包含和不包含唤醒词的样本进行标记。 利用机器学习算法，我们不需要设计一个“明确地”识别唤醒词的系统。 相反，我们只需要定义一个灵活的程序算法，其输出由许多参数（parameter）决定，然后使用数据集来确定当下的“最佳参数集”，这些参数通过某种性能度量方式来达到完成任务的最佳性能。
输入与输出的关系是模糊的
通过多参数灵活映射输入与输出 ^e2164f0a那么到底什么是参数呢？ 参数可以被看作旋钮，旋钮的转动可以调整程序的行为。 任一调整参数后的程序被称为模型（model）。 通过操作参数而生成的所有不同程序（输入-输出映射）的集合称为“模型族”。 使用数据集来选择参数的元程序被称为学习算法（learning algorithm）。
^bc5cc8ed但如果模型所有的按钮（模型参数）都被随机设置，就不太可能识别出“Alexa”“Hey Siri”或任何其他单词。 在机器学习中，学习（learning）是一个训练模型的过程。 通过这个过程，我们可以发现正确的参数集，从而使模型强制执行所需的行为。
^ef363967训练过程通常包含如下步骤：
- 从一个随机初始化参数的模型开始，这个模型基本没有“智能”；
- 获取一些数据样本（例如，音频片段以及对应的是或否标签）；
- 调整参数，使模型在这些样本中表现得更好；
- 重复第（2）步和第（3）步，直到模型在任务中的表现令人满意。
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我们没有编写唤醒词识别器，而是编写了一个“学习”程序。 如果我们用一个巨大的带标签的数据集，它很可能可以“学习”识别唤醒词。
机器学习的程序是一个学习程序 ^a6d8fb02当每个样本的特征类别数量都是相同的时候，其特征向量是固定长度的，这个长度被称为数据的维数（dimensionality）。
^d95af809固定长度的特征向量是一个方便的属性，它可以用来量化学习大量样本。
然而，并不是所有的数据都可以用“固定长度”的向量表示。 以图像数据为例，如果它们全部来自标准显微镜设备，那么“固定长度”是可取的； 但是如果图像数据来自互联网，它们很难具有相同的分辨率或形状。 这时，将图像裁剪成标准尺寸是一种方法，但这种办法很局限，有丢失信息的风险。 此外，文本数据更不符合“固定长度”的要求。 比如，对于亚马逊等电子商务网站上的客户评论，有些文本数据很简短（比如“好极了”），有些则长篇大论。 与传统机器学习方法相比，深度学习的一个主要优势是可以处理不同长度的数据。
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监督学习的学习过程一般可以分为三大步骤：
- 从已知大量数据样本中随机选取一个子集，为每个样本获取真实标签。有时，这些样本已有标签（例如，患者是否在下一年内康复？）；有时，这些样本可能需要被人工标记（例如，图像分类）。这些输入和相应的标签一起构成了训练数据集；
- 选择有监督的学习算法，它将训练数据集作为输入，并输出一个“已完成学习的模型”；
- 将之前没有见过的样本特征放到这个“已完成学习的模型”中，使用模型的输出作为相应标签的预测。