该视频讨论了使用 AI 进化图像的过程，从选择图像开始，给出提示，然后通过进化过程生成变化。这个过程的目的是探索，利用难以想象的巨大且无法搜索的图像空间来寻找美丽而难以想象的艺术品或可爱的猫咪。文本到图像模型的输入允许用户输入一个简单的提示并接收大量满足该提示的可能图像，还允许创建全新图像并在潜在空间中组织和编目现有图像。 Pick Breeder 方法是一种高效、自然的突变、选择和繁殖表现最佳的基因来创建图像的方法，使人们能够遵循进化线索并通过强大的 AI 工具的分支路径发现意想不到的美。
00:05:00 在本节中，创作者解释了使用 AI 进化图像的过程。该过程从选择图像开始，给出提示，然后通过不断发展的过程产生变化。可以缩小进化过程的范围以避免社区方面或允许其自行运行。进化图像的目的是探索，通过探索图像空间——每个图像在其中占据一个点或向量的字面数学空间——找到美丽和难以想象的艺术品或特别可爱的猫，一些超越随机噪声的东西，因为图像空间是不可思议的巨大和无可救药地无法搜索。
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How programmers turned the internet into a paintbrush. DALL-E 2, Midjourney, Imagen, explained.Subscribe and turn on notifications 🔔 so you don't miss any v...
在此视频中，演讲者介绍了 MidJourney，这是一种根据提示生成 AI 艺术的工具，并提供了有关如何开始使用它的分步说明。他们演示了如何使用命令来更改生成图像的样式和质量，使用“3D 渲染”或“滴墨素描”等示例。此外，他们还介绍了 MidJourney 网站的社区部分，用户可以在其中找到灵感并复制提示以自行尝试。演讲者还分享了他们的 AI 艺术之旅，并为有兴趣了解更多的人提供了额外的资源和代码。
Start for Free. This Guide to Midjourney AI Art will show you how to get started and show you a few tricks and give ean you an idea of how powerful this pla...
该视频教程全面概述了如何使用 MidJourney 的 AI 艺术生成平台，该平台只能通过 Discord 访问。演讲者解释了可用的不同订阅模式，如何使用艺术家和各种条件创建提示，如何使用开关从 AI 生成的图像中删除不需要的元素，以及如何放大和调整图像的纵横比。他们还提供了有关如何使用具有视觉吸引力的提示以及在放大之前使用变化按钮来生成独特的 AI 艺术的技巧。总的来说，MidJourney 是作为一种艺术探索和启程的工具呈现的，而不是一种创作成品艺术作品的手段。
00:10:00 在本教程的这一部分，用户解释了如何浏览 MidJourney 的 AI 艺术生成平台，包括如何对图像生成的免费时间进行评级、如何升级和访问图像的变体，以及如何创建提示使用艺术家和其他条件。他们告诫说，虽然即时工程是 AI 艺术创作的一个重要方面，但用户应该为意想不到的结果做好准备，并将该平台视为一个创意引擎，而不是一个成品。
00:15:00 这部分视频教程介绍了如何使用某些开关从 AI 生成的图像中删除不需要的元素，例如“禁止人”开关。然而，此类开关的有效性取决于所选的艺术家和图像的复杂性。本教程还介绍了可以添加到 AI 艺术提示中的常见指令，例如“非常详细”或“油画”，以及保持提示简洁以避免混淆 AI 机器人的重要性。最后，本教程介绍了如何使用 MidJourney 升级图像并调整其纵横比。
There have been a lot of changes since the launch of MidJourney and it was about time I made an updated tutorial on how to get started. As more people disco...
ChatGPT, Lensa and DALL-E are giving more people without computing skills the chance to interact with artificial intelligence. These AI programs that can wri...
00:25:00 在本节中，教授讨论了如何定义假设 h 以及包含具有相同函数形式的所有假设的假设集。通过使用将数据分成两个区域的感知器模型，学习算法利用参数来移动线，以期获得正确的解决方案。教授还介绍了感知器学习算法，该算法采用训练数据并在假设空间中导航以提出提供给客户的最终假设。该算法从随机权重开始并四处移动，直到找到用于最终假设的正确权重。
The Learning Problem - Introduction; supervised, unsupervised, and reinforcement learning. Components of the learning problem. Lecture 1 of 18 of Caltech's M...
该讲座讨论了学习的可行性，特别是使用机器学习从给定数据中确定模式。讲师介绍了概率中 nu 和 mu 的概念，以及它与学习问题的关系。探索了概率的增加，使得在不影响目标函数的情况下学习的可行性成为可能，这意味着不需要对将要学习的函数做出任何假设。讨论了过度拟合的概念及其与模型复杂性的关系，大量假设导致泛化能力较差。最后，讲座以复习有关 nu 等于 mu 含义的幻灯片的要求作为结束。
00:05:00 在本节中，讲师讨论了学习的可行性以及学习未知函数的可能性。为了解决这个问题，讲座重点讨论了一种概率情况，即从一箱红色或绿色的弹珠中提取样本，并有可能选择由 mu 表示的红色弹珠。讲座将这种情况转化为学习，然后找到解决困境的方法，最终宣告学习在特定意义上是可行的。
00:10:00 在视频的这一部分，演示者描述了一个包含弹珠的不透明箱子的实验，其中拾取红色弹珠的概率为 mu，拾取绿色弹珠的概率为 1 减去 mu。 mu 的值未知，目标是确定样本频率 nu（大理石样本中红色大理石的分数）是否可以提供有关 mu 的任何信息。对于小样本，答案是否定的，但对于更大的样本，nu 可以以更高的概率接近 mu，从而为统计推断提供了可能性。可能和可能之间的区别是科学和工程的关键。
00:15:00 在本节中，讲师介绍了 Hoeffding 不等式，这是一个将在整个课程中使用的公式，用于证明有关 VC 维度的某些内容。该不等式表明，样本频率与给定公差内的 bin 频率不接近的事件概率很小，并且随着样本量的增加呈指数下降。但是，较小的公差会导致较高的指数，这会削弱负指数的好处。带有 2 的公式优于原始公式，因为它是正确的。
00:20:00 在讲座的这一部分，介绍了 Hoeffding 不等式作为限制样本频率与真实频率偏差的工具。不等式对每个 N 和 epsilon 都成立，这使它成为一个非常有吸引力的命题，尽管其中有一个指数。 nu 的概率分布明确依赖于未知值 mu，但不等式不依赖于 mu，这是一个优势。还讨论了 N 和 epsilon 之间的权衡，因为 epsilon 越小，补偿相同级别的概率界限所需的 N 就越大。最后解释了 nu 与 mu 近似相同的语句的逻辑，暗示 mu 与 nu 近似相同。
00:25:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了 mu 和 nu 的概率概念以及它与学习问题的关系。他们解释说，虽然在概率上的目的是通过生成不同的样本和计算概率从 nu 推断出 mu，但在学习问题中，未知量是一个全函数，其域可以是 10 阶欧几里得空间。然后，演讲者继续在此场景中介绍颜色编码的概念，以表明假设和目标函数之间的一致性。通过这个映射，说话者有效地增加了学习问题的概率。
00:35:00 在这一部分中，讲师解释了如何将一个简单的假设检验问题变成一个可以学习的二元问题。从一个 bin 和一个高阈值开始，他为居住年选择了 0.1 的权重，因为它对学习问题的贡献微弱。但是，此技术不考虑多个假设，这意味着从多个 bin 中进行选择会更智能。这需要一个人扫描不同的样本，这样可以进行有效的学习。讲师介绍了将在余下的演讲中使用的符号，用描述性名称调用 nu 和 mu，因为它们分别代表样本中和 bin 内的频率，因此引入 E_in 作为样本内错误率。
00:55:00 在本节中，教授讨论了过度拟合的问题以及它与所用模型的复杂性之间的关系。随着假设数量的增加，坏事发生的可能性也会增加。教授解释说，拥有更复杂的模型会导致样本内记忆和样本外泛化能力差。问答环节讨论了 Hoeffding 不等式及其含义，包括结果微不足道的情况，以及学习模型的假设数量通常是无限的。讲座最后要求复习幻灯片 6，了解 nu 等于 mu 的含义。
01:00:00 在视频的这一部分，教授解释了统计学中因果关系的概念以及它与机器学习的关系。他强调样本中的频率是结果，而 bin 是原因。当使用 Hoeffding 不等式根据样本推断 bin，同时将 mu 视为常数，将 nu 视为原因时，这种理解至关重要。教授还阐明了机器学习中的每一个h都是一个假设，而模型就是可供选择的假设集。模型的复杂性和个别假设将在课程后面讨论。最后，教授讨论了如何扩展方程以支持一系列响应而不仅仅是二元响应，这可以通过将某物的预期值与样本平均值相比较来实现。
01:05:00 这部分教授解释学习是可行的，但是必须考虑变量的方差。他指出，函数的期望值和样本平均值与概率有关，这只是概率和样本平均值的一个更简单的例子。此外，他阐明了使用多个 bin 来表示学习中的多个假设是必要的，因为不同的假设会导致不同的颜色。教授还解释了选择最佳超平面的工作原理，以及学习算法如何通过选择最终的特定解决方案来解决这个问题。最后，他指出，学习中唯一需要的概率调用是在 X 上放置一个概率分布，以便在学习中获得概率分析的好处，但是贝叶斯方法将在 H 上放置一个概率分布课程。
01:10:00 在本节中，讨论围绕学习算法中使用的假设集 (H) 的灵活性展开。符号“g”用于表示算法从 H 中选取的最终假设。但是，g 可以不同，因为它指的是根据数据和学习规则从假设集中选取它的整个学习过程。此外，重要的是要注意，即使感知器算法或任何线性学习算法在每一步都选择一个假设，但从分析的角度来看，这是一个隐藏的过程，因为目的是从 H 中选择一个正确的最终假设 g。最后，修改后的 Hoeffding 不等式是普通 Hoeffding 不等式的扩展，它允许人们同时对假设集中的多个假设做出陈述，以保证良好的性能，同时考虑坏事发生的可能性。
01:15:00 在本节中，教授讨论了统计学中 Hoeffding 不等式与 p 值之间的关系。他解释说，Hoeffding 不等式与估计样本的可靠性和偏差概率有关。他还指出，统计中还有其他大数定律，但他将重点放在这个公式上，认为它对理解泛化理论最有用。教授提到虽然研究样本内接近样本外和错误概率的不同表现是有用的，但它不是课程的核心主题。讲座结束，学生下周放学。
Is Learning Feasible? - Can we generalize from a limited sample to the entire space? Relationship between in-sample and out-of-sample. Lecture 2 of 18 of Cal...
00:00:00 在本节中，Yaser Abu-Mostafa 深入探讨了模型中的多个假设的主题。由于发生不良事件的概率可能会在多个假设中累积，因此可以应用联合界限——一种数学规则。这种技术使一个事件或另一个事件的概率小于或等于各个概率的总和，从而提供了一种有用的工具来限制某些不良事件发生的概率。当单个假设集或 bin 对应单个假设时，最终假设不好的概率很小。然而，较大的假设集会导致较大的 M 因子，从而使概率变得毫无意义。
00:05:00 在本节中，讲师讨论了线性模型在机器学习中的重要性，并提供了讲座中涵盖的一系列主题，其中包括感知器及其对不可分离数据的泛化、实值函数、并最终变成非线性情况。他还介绍了一个来自邮局邮政编码的实用数据集，将用于尝试不同的想法，并强调在真实数据上尝试想法的重要性。讲师研究了输入表示的问题，强调了对 16 x 16 灰度像素原始输入的 256 个实数进行编码的挑战，这可能会导致参数过多，但已通过特征提取技术解决。
00:25:00 在本节中，教授介绍了线性回归的概念，并解释了它用于根据输入变量预测实际输出值。输出是根据输入变量采用线性形式的假设。变量被编码为输入，算法取决于信号的线性度。此示例的数据集是来自以前客户的历史数据，其中一名官员评估了他们的信用申请并确定了信用额度。目标是复制专家所做的事情，以便使确定信用额度的系统自动化。线性回归算法测量误差并尝试找到最佳权重以确定与 f 近似的假设。线性回归中使用的标准误差函数是平方误差。
00:35:00 在本节中，介绍了线性模型的概念，其中输入数据表示为具有输出向量 y 的矩阵 X。梯度被用来最小化关于参数 w 的 E_in。这导致需要求解一个简单的二次方程，其中涉及 X 转置 X，一个可逆方阵。因此，解决方案很简单，w 的公式为 X^†，其中 X^† 是 X 的伪逆，它是 X 转置 X 乘以 X 转置的逆的简写。因为 X 是不可逆的，所以它没有传统的逆，但它有一个伪逆。
00:40:00 在本节中，讲师解释了线性回归中伪逆的计算方面。伪逆的公式涉及矩阵求逆和乘法，这对于大型矩阵来说可能是计算密集型的。然而，讲师指出，对于大多数实际应用而言，这不是一个问题，因为有许多包可用于计算伪逆或线性回归的解决方案。要使用线性回归，必须以正确的格式输入数据，构建矩阵 X 和向量 y，然后将它们代入伪逆公式。得到的乘法给出了 w 的值，即线性模型的权重。
The Linear Model I - Linear classification and linear regression. Extending linear models through nonlinear transforms. Lecture 3 of 18 of Caltech's Machine ...
00:00:00 在本节中，Abu-Mostafa 教授讨论了在考虑机器学习中的现实问题时误差和噪声的重要性。他首先重新审视了非线性变换的概念，以及它如何帮助变换变量并保持权重向量 w 的线性，这对于学习过程至关重要。然后，他在学习图中介绍了错误和噪声的概念，承认了现实生活中出现的实际考虑因素。该讲座还包括一个不可分离数据的示例，该数据可以通过非线性变换进行分离。
00:05:00 在本节中，讨论了称为 phi 的非线性变换，其中样本空间 x_n 中的每个点都经过变换，并在特征空间 Z 中获得相应的点 z_n，该空间可以是高度非线性空间。这允许数据集在新的特征空间中线性可分离，然后通过简单的线性模型算法（如线性回归或分类）应用它来获得分离边界。然而，当给定一个测试点时，它位于输入空间中，因此必须使用逆变换对该点进行变换，以定位它在特征空间中的位置，从而进行相应的分类。对于任何非线性变换，此过程在任何尺寸的维度上都适用，但重要的是要小心变换以避免泛化问题。
00:20:00 在本节中，讲师讨论了样本外误差，即误差度量的样本外版本。期望值是通过对输入空间 X 中的所有点进行平均得到的。二元误差是整体误差的概率，它是使用输入空间 X 上的概率分布计算的。学习图通过添加误差度量进行更新，这是逐点定义的。错误度量是在指纹验证的上下文中定义的，有两种类型的错误——错误接受和错误拒绝。在定义误差度量时，每种类型的误差都会受到惩罚以获得更好的假设。
00:40:00 在本节中，演讲者讨论了机器学习中噪声的概念以及它如何影响学习过程。目标函数定义为给定 x 时 y 的期望值，其余部分称为噪声。如果目标函数定义不明确，则可以表示为概率分布，而噪声目标可以表示为给定 x 的 y 的条件概率分布。监督学习的学习图包括噪声目标，并且在给定 x 的情况下区分 x 和 y 的概率。尽管涉及复杂性，演讲者指出学习图中的每个组件都有存在的理由。
00:50:00 在本节中，讲师解释说函数 g 的样本外误差应该接近于零，因为这意味着良好的泛化。然而，由于这个数量是不可能知道的，我们可以使用样本内误差作为样本外误差的代理，只要我们有正确的检查。整个学习过程涉及两个问题：我们能否确保样本外性能与样本内性能足够接近（理论问题），以及我们能否使样本内误差足够小（实际问题） )?讲师指出，在某些应用中，不可能使样本外性能接近于零，例如在存在纯噪声数据的财务预测中。尽管如此，对冲基金仍然可以通过利用一些低效率来赚钱。
01:00:00 在本节中，教授讨论了概率分布的变化如何影响学习算法，特别是在学习示例的选择方面。教授解释说，输入的概率分布起着技术作用，但它强调空间的某些部分而不是其他部分会影响算法做出的选择。关于在 N 对 x 和 y 或 N y's per x 之间进行选择的最佳方法，教授建议独立获取它们而不是针对相同的输入，以避免处理输入空间的非常具体的部分并提高泛化能力。最后，教授指出，有一种方法可以衡量泛化能力差或泛化能力好，这将成为理论的一部分。
01:05:00 在本节中，教授解释说，即使对于相同的系统和相同的训练数据，不同应用领域的错误度量也可能不同。他举例说明了超市和中央情报局在错误接受和错误拒绝之间的正确平衡是如何不同的。教授还澄清了 x (P(x)) 的概率结构在监督学习中不是问题，只要训练和测试使用相同的分布即可。他进一步解释说，任何概率分布都足以调用概率方法来解决学习问题。最后，教授确认了简化平方误差测量和封闭形式解决方案案例的请求，他将在评论中介绍这一点。
01:10:00 在本节中，教授讨论了如何基于最小化平方误差推导出线性回归算法，从而产生简单的封闭形式解。他还解释了 y 概率的不平衡如何影响学习过程，以及回报和成本是等价的。此外，他澄清说，在机器学习中提到输入空间时，它仅包括输入部分的所有可能点，而特征提取涉及处理输入以去除不相关的信息。主成分分析是另一种检测输入表示空间中信息方向的方法。
01:15:00 在讲座的这一部分，教授讨论了在优化中使用平方误差度量与误差度量的绝对值。他解释说，平方误差是一个平滑函数，具有许多理想的特性，而绝对值并不平滑，可能导致组合优化。然而，如果为了特定的优点需要使用绝对值，它仍然可以使用。此外，他阐明了目标是 x 的函数 f，而不是 x 的 w 转置，并且噪声是 y 与给定特定 x 的 y 预期值之间的差异。最后，教授指出，机器学习模型的复杂性和性能之间存在权衡，但如何同时提高泛化能力和最小化错误的答案将在接下来的四节课中介绍。
Error and Noise - The principled choice of error measures. What happens when the target we want to learn is noisy. Lecture 4 of 18 of Caltech's Machine Learn...
在他的“从数据中学习”课程的第 5 讲中，Abu-Mostafa 教授讨论了机器学习中误差和噪声的概念、训练和测试之间的区别，以及增长函数，它衡量可以产生的二分法的最大数量给定点数的假设集。他还介绍了断点，它对应于假设集的复杂性并保证 N 中的多项式增长率（如果存在），并讨论了假设集的各种示例，例如正射线、区间和凸集。本讲座强调理解这些概念及其数学框架的重要性，以便充分理解假设集的复杂性及其可行学习的潜力。
教授涵盖了与培训与测试相关的各种主题。他回答了听众提出的关于非二元目标和假设函数以及破碎点权衡的问题。教授解释了找到增长函数的重要性，以及为什么它比使用 2 的 N 次方来衡量泛化概率高更受欢迎。此外，他还讨论了断点与学习情况之间的关系，指出断点的存在意味着学习是可行的，而断点的价值则告诉我们达到一定绩效所需的资源。最后，教授解释了 Hoeffding 的替代方案以及他坚持使用它以确保人们熟悉它的原因。
00:00:00 在本节中，Abu-Mostafa 教授讨论了错误和噪声的概念，以及它们在实际情况下与机器学习的关系。他解释了定义错误度量的重要性，以及如何使用它们来确定假设与目标函数的性能。此外，他还讨论了噪声目标的概念，其中目标不是确定性函数，而是受 x 影响并根据概率分布分布。 Abu-Mostafa 教授还介绍了将在接下来的三个讲座中持续的理论轨道，重点关注训练与测试以及以现实方式描述它的数学框架。
00:05:00 在本节中，讲师探讨了期末考试中训练和测试的区别。期末考试前提供的练习题和答案作为训练集。期末考试作为测试集。讲师强调，目标不是在期末考试中表现出色，而是理解材料，这体现在一个小 E_out 中。测试的数学描述涉及一个人在期末考试中的表现，而训练的数学描述涉及一个人在练习题中的表现。练习集的污染导致 E_in 指标的性能下降。讲师强调在衡量假设集的复杂性时需要用更友好的数量替换 M 数量。
00:10:00 在本节中，演讲者讨论了理解假设 M 的来源及其周围环境以便替换它的重要性。演讲者解释说，存在称为 B 的不良事件，目的是避免出现样本内性能不跟踪样本外性能的情况。目标是确保任何不良事件发生的概率很小，而不管事件之间的相关性如何。然后演讲者继续解释感知器示例以及如何根据图片定义不良事件以确保更好的绑定。
00:25:00 在本节中，讲师讨论了感知器情况下的假设数量和二分法。他解释说，由于感知器具有无限值，因此可以有无限多的假设。然而，二分法的数量是有限的，因为只有有限数量的点可以返回 +1 或 -1。增长函数，用“m”表示，通过计算在任何 N 个点上使用假设集可以得到的最多二分法来代替假设的数量。讲师提到，增长函数是通过最大化关于从输入空间中选择 N 个点的二分法的数量来计算的。
00:45:00 在本节中，讲师讨论了凸集的增长函数，以及它为何不如正区间的增长函数强大。讲师展示了增长函数如何适用于每个假设。他们还讨论了如何用一个可以作为增长函数的有限数 m 来代替最大的 M。讲师得出结论，如果增长函数是多项式，则使用该假设进行学习是可行的。然而，讲师承认，明确评估增长函数并不容易。
00:55:00 在本节中，教授解释了增长函数的概念，以及如果存在断点，它如何保证 N 中的多项式增长率。有了断点的约束，就有了一个巨大的组合限制，成群结队地消除了可能的二分法，将不受限制的2到N的增长函数降为多项式。教授举了一个三点假设集的例子，断点为二，其中二分法是有限的，违反者被移除，直到只剩下一个二分法，满足约束。
不断发展的人工智能艺术
不断发展的人工智能艺术
该视频讨论了使用 AI 进化图像的过程，从选择图像开始，给出提示，然后通过进化过程生成变化。这个过程的目的是探索，利用难以想象的巨大且无法搜索的图像空间来寻找美丽而难以想象的艺术品或可爱的猫咪。文本到图像模型的输入允许用户输入一个简单的提示并接收大量满足该提示的可能图像，还允许创建全新图像并在潜在空间中组织和编目现有图像。 Pick Breeder 方法是一种高效、自然的突变、选择和繁殖表现最佳的基因来创建图像的方法，使人们能够遵循进化线索并通过强大的 AI 工具的分支路径发现意想不到的美。
AI 可以创建你想要的任何图片，解释
文本到图像的革命，解释
该视频讨论了如何使用机器学习算法根据文本描述生成图像，以及如何使用该技术来创作艺术品。该视频采访了美国插画家詹姆斯·格尼 (James Gurney)，他讨论了这项技术对版权法和艺术界的影响。
MidJourney AI 艺术指南 - 如何免费开始！
MidJourney AI 艺术指南 - 如何免费开始！
在此视频中，演讲者介绍了 MidJourney，这是一种根据提示生成 AI 艺术的工具，并提供了有关如何开始使用它的分步说明。他们演示了如何使用命令来更改生成图像的样式和质量，使用“3D 渲染”或“滴墨素描”等示例。此外，他们还介绍了 MidJourney 网站的社区部分，用户可以在其中找到灵感并复制提示以自行尝试。演讲者还分享了他们的 AI 艺术之旅，并为有兴趣了解更多的人提供了额外的资源和代码。
此外，他们还讨论了 MidJourney 网站的社区部分，用户可以在其中找到灵感并复制提示来亲自尝试。旁白还提供了有关如何负责任地使用 MidJourney 的提示，例如在在线共享生成的艺术作品时添加免责声明。
MidJourney - 入门 [新增和更新] 一个快速教程，让您开始 AI 艺术生成
MidJourney - 入门 [新增和更新] 一个快速教程，让您开始 AI 艺术生成
该视频教程全面概述了如何使用 MidJourney 的 AI 艺术生成平台，该平台只能通过 Discord 访问。演讲者解释了可用的不同订阅模式，如何使用艺术家和各种条件创建提示，如何使用开关从 AI 生成的图像中删除不需要的元素，以及如何放大和调整图像的纵横比。他们还提供了有关如何使用具有视觉吸引力的提示以及在放大之前使用变化按钮来生成独特的 AI 艺术的技巧。总的来说，MidJourney 是作为一种艺术探索和启程的工具呈现的，而不是一种创作成品艺术作品的手段。
ChatGPT，解释：关于 OpenAI 聊天机器人的知识 |科技新闻简报播客 |华尔街日报
ChatGPT，解释：关于 OpenAI 聊天机器人的知识 |科技新闻简报播客 |华尔街日报
聊天机器人现已向公众开放，可用于提问和获得回复。人们对如何使用这些工具表示担忧，但专家表示，人们应该使用它们来加强他们的工作，而不是取代他们的角色。
CS 156 第 1 讲 - 学习问题
加州理工学院的机器学习课程 - CS 156。第 1 讲 - 学习问题Yaser Abu-Mostafa 的机器学习课程的第一讲介绍了学习问题，即在没有人为干预的情况下寻找数据中的模式以进行预测的过程。他解释了数学形式化来抽象实际学习问题的必要性，并在课程中介绍了机器学习的第一个算法，即感知器模型，该模型使用权重向量将数据点分类为二进制类别。讲座还涵盖了不同类型的学习，包括监督学习、非监督学习和强化学习，并向听众展示了监督学习问题，以解决确定学习目标函数的问题。教授涵盖了与机器学习相关的各种主题。他强调在选择数据集时需要避免偏见，以及收集足够数量数据的重要性。教授还讨论了假设集在机器学习中的作用以及误差函数的选择对优化技术的影响。他还谈到了在课程中包含机器学习方法的标准，以及他专注于提供实践知识而不是纯理论。
第 2 讲 学习可行吗？
加州理工学院的机器学习课程 - CS 156。第 02 讲 - 学习可行吗？
该讲座讨论了学习的可行性，特别是使用机器学习从给定数据中确定模式。讲师介绍了概率中 nu 和 mu 的概念，以及它与学习问题的关系。探索了概率的增加，使得在不影响目标函数的情况下学习的可行性成为可能，这意味着不需要对将要学习的函数做出任何假设。讨论了过度拟合的概念及其与模型复杂性的关系，大量假设导致泛化能力较差。最后，讲座以复习有关 nu 等于 mu 含义的幻灯片的要求作为结束。
第 3 讲 - 线性模型 I
加州理工学院的机器学习课程 - CS 156。第 3 讲 - 线性模型 I
本讲座涵盖机器学习中线性模型的主题、输入表示、感知器算法、口袋算法和线性回归，包括其在分类中的应用。教授强调了使用真实数据尝试不同想法的重要性，并引入了特征的概念来简化学习算法的生命。本讲座还讨论了线性回归中伪逆的计算方面，以及使用线性回归对不可分离数据进行分类时可能出现的问题。最后，介绍了使用非线性变换使数据更线性的概念，并通过示例演示了如何使用来自原点的变换 x1² 和 x2² 实现可分离数据。
教授还涵盖了与机器学习中的线性模型相关的各种主题。他讨论了非线性变换和选择它们的指南、二元分类中的样本内和样本外错误、使用线性回归进行相关分析，以及从输入中得出有意义的特征。教授还强调了理解 E_in 和 E_out 之间的区别以及它们如何影响模型性能的重要性。最后，他谈到了线性回归和最大似然估计之间的关系、非线性变换的使用，以及理论在理解机器学习概念中的作用。
第 4 讲 - 误差和噪声
加州理工学院的机器学习课程 - CS 156。第 4 讲 - 错误和噪声
在机器学习课程的第 4 讲中，Abu-Mostafa 教授讨论了错误和噪声在现实生活中的机器学习问题中的重要性。他使用特征空间 Z 解释了非线性变换的概念，这对于在学习中保持线性至关重要。本讲座还涵盖了监督学习图的组成部分，强调了错误度量在量化假设性能方面的重要性。引入噪声目标作为现实世界学习问题的典型组成部分，在最小化样本内误差时必须考虑这一点。讲座最后讨论了学习理论及其在评估样本内误差、样本外误差和模型复杂性方面的相关性。
教授解释了概率分布的变化如何影响学习算法，以及错误度量如何因不同的应用而不同。他还讨论了线性回归算法、平方误差与绝对值在优化中误差度量的使用，以及机器学习模型中复杂性和性能之间的权衡。教授阐明了输入空间和特征提取之间的区别，并指出如何同时提高泛化能力和最小化错误的理论将在接下来的讲座中介绍。
第 5 讲 - 训练与测试
加州理工学院的机器学习课程 - CS 156。第 5 讲 - 训练与测试
在他的“从数据中学习”课程的第 5 讲中，Abu-Mostafa 教授讨论了机器学习中误差和噪声的概念、训练和测试之间的区别，以及增长函数，它衡量可以产生的二分法的最大数量给定点数的假设集。他还介绍了断点，它对应于假设集的复杂性并保证 N 中的多项式增长率（如果存在），并讨论了假设集的各种示例，例如正射线、区间和凸集。本讲座强调理解这些概念及其数学框架的重要性，以便充分理解假设集的复杂性及其可行学习的潜力。
教授涵盖了与培训与测试相关的各种主题。他回答了听众提出的关于非二元目标和假设函数以及破碎点权衡的问题。教授解释了找到增长函数的重要性，以及为什么它比使用 2 的 N 次方来衡量泛化概率高更受欢迎。此外，他还讨论了断点与学习情况之间的关系，指出断点的存在意味着学习是可行的，而断点的价值则告诉我们达到一定绩效所需的资源。最后，教授解释了 Hoeffding 的替代方案以及他坚持使用它以确保人们熟悉它的原因。