机器学习的三种范式

机器学习和传统软件的根本区别在于”规则从哪来”：传统软件是人类想清楚规则、写成程序，计算机照章执行；机器学习是人类只提供数据和学习框架，规则本身由计算机通过计算自动求出。三种学习范式的区分标准是”人类能提供多完整的答案”：监督学习需要成对的输入和正确输出数据，让机器学习”给定输入该给出什么输出”；无监督学习只给输入数据、不告诉正确答案，让机器自己从数据里找出共性，把相似的分到一组；强化学习既不给标准答案也不给分组依据，而是让机器不断试错，根据结果好坏获得奖励，追求长期奖励最大化（围棋的每一步没有绝对正解，但最终输赢可以用来倒推哪些下法更好）。三者的选择本质取决于现实中到底能拿到什么程度的监督信号。