Machine Learning Yearning(3、4)

NG的机器学习教程，第三章：预备知识和注释；第四章：规模驱使机器学习前进。 完整手稿翻译详见：https://github.com/xiaqunfeng/machine-learning-yearning

Chapter 3Prerequisites and NotationChapter 4Scale drives machine learning progress

Chapter 3、Prerequisites and Notation

预备知识和注释 ​ 如果你有学习过机器学习课程，比如我在Coursera上的的机器学习MOOC，或者如果你有应用监督学习的经验，你也将能够理解这段文字。 ​ 我假设你熟悉监督学习（supervised learning）：使用标记的训练样本（x，y）去学习一个从x映射到y的函数。 监督学习算法包括线性回归（linear regression），逻辑回归（logistic regression）和神经网络（neural networks）。 机器学习的形式有很多，但是现如今大部分机器学习的实用价值来自于监督学习。 ​ 我将经常提到神经网络（也称为“deep learning”）。你只需要遵循本问对它是什么有一个基本的理解就可以了。 ​ 如果您不熟悉这里提到的概念，请观看在Coursera上前三周 机器学习视频课程http://ml-class.org

Chapter 4、Scale drives machine learning progress

规模驱使机器学习前进

深度学习（神经网络）的许多想法已经存在几十年了。 为什么这些想法现在才火起来？ 最近得以进步的最大驱动因素有两个：

数据可用性。 人们现在在数字设备（笔记本电脑，移动设备）上花费更多的时间。这些活动产生大量的数据，我们可以使用这些数据来训练和反馈我们的学习算法。计算尺度。 我们几年前才开始能够训练足够大的神经网络，以利用我们现在拥有的巨大的数据集。

具体来说，即使你积累了更多的数据，通常传统学习算法（如逻辑回归）的性能表现“平稳”。这意味着它的学习曲线“平坦”，即使你给它更多的数据，算法也不会再有提升效果。

这就好像传统的算法不知道如何处理我们现在拥有的所有数据。 如果你在同一个监督学习任务上训练一个小的神经网络（NN），你可能会获得略好一点的性能：

这里，“小的神经网络”是指仅具有少量隐藏单位/层/参数的神经网络。 最后，如果你训练越来越大的神经网络，你可以获得更好的性能：[1]

因此，当你做到下面两点的时候你会获得最佳的性能（i）训练一个非常大的神经网络，使其在上面的绿色曲线上; （ii）有大量的数据。 许多其他细节，如神经网络架构也很重要，这里已经有很多创新。 但是现在提高算法性能的更可靠的方法之一仍然是（i）训练更大的网络和（ii）获得更多的数据。 如何完成（i）和（ii）的方法是极其复杂的。 这本书将详细讨论细节。 我们将从对传统学习算法和神经网络都有用的一般策略开始，并建立构建深度学习系统所需的最先进策略。

[1]这个图表展示了NN在小数据集下做得更好。这种效果不如NNs在大数据集中表现良好的效果一致。 在小数据系统中，取决于特征是如何手工设计的，传统算法可能做的很好，也可能做得并不好。 例如，如果你有20个训练样本，那么使用逻辑回归还是神经网络可能并不重要; 手工特征的选择将比算法的选择产生更大的影响。 但如果你有100万的样本，我更倾向于神经网络。