大白话浅说AI技术-人工智能学习笔记（二）
机器学习
婴儿一开始学走路，没人告诉他们如何走路，他们通过不断地跌倒、站立，最后学会迈步。认识物品也是一样，最初有大人告诉他这个是苹果，可以吃，他咬了一口，发现挺好吃了，所以就记得这个东西是好吃的。
那AI也需要通过学习，我们举个简单的例子，让AI分辨面前的东西苹果还是西瓜。
第一、需要数据，也就是大量的苹果和香蕉的图片。
第二、需要特征，如形状、大小、颜色、水分等。
第三、需要标签，这些图片都标记着苹果或者香蕉。
标签，就是先告诉AI，这些是苹果，这些是香蕉，相当于有一个老师，告诉AI，这东西是什么，这种有老师教的人工智能方式，就叫监督学习。
监督学习
监督学习是指监督者知道正确答案，会指出错误，就像老师帮学生标注出错误的题目一样。监督学习需要大量训练数据，训练完之后，AI就可以对从未见过的照片进行分类，也就是说，可以对没有标签的照片进行识别。对于上述苹果和西瓜的学习训练，采用了分类计算，在介绍分类之前，就必须懂得另外一个概念----人工神经元。
我们人类的脑袋中存在很多神经元，在网上找了类似的图，样子就像下图一样：
一个神经元
树突：树突的功能是负责接收其他神经元的信号。
细胞核：细胞核是细胞的核心，可以对信号进行处理。
轴突：传递处理后的信号，并且用轴突末梢来向其他神经元传递信号。
受人类大脑结构的启发，科学家制作类似的以下模型：
人工神经元
人工神经元接收一个输入值、然后乘以各自的权重值，权重值取决于信号强度，虽然在我们的大脑中神经元之间的电信号大小是一样的，在计算机中，权重是可以改变的。阈值用一种特殊权重来表示，叫偏差，它可以调大或调小，改变神经元触发的阈值，输入乘以各自的权重，相加在一起，用一个函数得到结果，这里只用于判断是或否，所以输出的值就是0或1。
理解了人工神经元，我们开始让AI学习分辨苹果和西瓜了。
刚开始，AI对苹果和西瓜一无所知，也不知道两者的大小和颜色，因此程序初始化时，用的是随机权重和随机偏差，权重用于乘以大小和颜色。同时，学习过程中，权重会不断更新。
我们画这样一张图，横坐标代表颜色，纵坐标代表大小，权重和偏差用来计算出一条叫“决策边界”的线，用以区分苹果和西瓜。程序刚开始时，我们给一张西瓜或者苹果的图片，让AI判断，AI就像婴儿一样随便猜了一下，因为它用的是随机权重。
如果AI判断正确，更新规则的结果是0，权重+0，保持不变；如果判断错误，那么更新规则会有一个值，一个小的正数或负数，这个值加到权重上，权重就会变化。（更细规则是一个复杂的方程式，类似于w=w+x(x-y)x这样，所以这里省略。。。）如此往复，训练N次，N取决于你有多少张图片，训练完成后，再用25张新的西瓜和75张新的苹果的图片作测试，记录下机器的判断。
所以，从概念上讲，AI是从失败中学习，而不是从成功中学习。
准确率与召回率
测试结果如下表
AI认为有10个是西瓜，而实际上8个，即80%的精确度。
准确率的概念就是可信度有多高。
西瓜共25个，AI判断对的有8个，召回率是8/25=32%，即AI找出了正确西瓜的32%。
召回率的概念就是总共能正确找出多少个。
一般来说，输入越多，准确率越高，但输入越多也意味着AI需要更多的算力和时间来判断。理想情况是AI**又小又强大，准确度完美，召回率完美，但现实世界中错误不可避免。
模型总结
通过以上最最最简单的人工智能模型，我们大概能够理解人工智能到底是怎么一回事了，不要小看这么简单的区分模型，它可以提供很多有用的应用，比如帮助我们过滤垃圾邮件。
以垃圾邮件为模型，我突发奇想，编写个AI，帮助我们看工作报告时，先过滤掉那些废话，但非废话不能错判为废话，所以只需召回率高，精确度不高没关系，偶尔看到一两句废话可以自己判断。
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