This class is divided into three subclasses
>> Mm-hm.
>> Three parts. They are supervised learning
>> Yeah.
>> Unsupervised learning, and reinforcement learning. So
what do you think supervised learning is?
>> So I think of supervised learning as being the problem of taking labeled
data sets Gleaning information from it so that you can label new data sets.
>> That's fair.
I call that function approximation.
>> Mm.
>> So, here's an example of supervised learning. I'm
going to give you an input and an output, and
I'm going to give them to you as pairs, and
I want you to guess what the function is.
>> Sure
>> Okay? Okay. 1:1.
>> Uh-huh. Two four.
>> Wait. Hang on. Is one input and one the output?
>> Yes.
>> And two the input and four the output?
>> Correct.
>> Alright, I'm on, I think I'm on to you.
>> Three.
>> Uh-huh.
>> Nine.
>> okay.
>> Four. Sixteen.
>> Nice.
>> Five. Twenty
five. Six. Thirty six. Seven. Forty nine.
>> Nice. This is a very hip data set.
>> It is. What's a [UNKNOWN]?
>> It's hip to be squared.
>> Exactly. Maybe. Oh.
>> So if you believe that's true, then tell
me if the input is ten, what's the output?
>> 100.
>> And that's right, if it turns out, in fact, that the function is X
squared. But the truth is we have no
idea where's the function's X squared, not really.
>> I have a pretty good idea.
>> You do?
>> Well, just.
>> Where did that idea come from?
>> It
comes from having spoken with you over a
long period of time. And plus you know, math.
>> And plus math, well, I'm going to
>> You can't say I'm wrong.
>> You're wrong.
>> uhh, you said I was wrong.
>> No, you've talked to me for a long time and plus math, I
agree with that, but I'm going to claim that you're making a leap of faith.
>> Mm-mm
>> Despite being a scientist, by deciding that
the input is 10 and the output is 100.
>> Sure, I would agree
with that.
>> And what's that leap of faith?
>> Well, I mean, from what you told me, it's still consistent with
lots of other mappings from input to output like ten gets mapped to 11.
>> Right, or everything's x squared except ten.
>> Sure.
>> Or everything's x, x squared up to ten.
>> Right, that would be mean.
>> That would be mean.
>> But it's not logically impossible. What'll be the medium.
>> [SOUND]
>> Thank you very much. I was saving that one up.
このコースは3部に分かれています
1つは教師あり学習です
はい
残りは教師なし学習と強化学習です
教師あり学習とは何でしょうか？
私の考えでは教師あり学習というのは
ラベルありデータ集合から情報を取り出して 新しいデータに
ラベルを付けられるようすることです
なるほど 関数近似ですね
はい
ではここで教師あり学習の例をお見せします
インプットとアウトプットの組でやってみます
関数を考えてくださいね
はい
では問題です
1に対し1 2に対し4
最初の1がインプット 次の1がアウトプットですか
そうです
そして2がインプットで4がアウトプット
はい
分かりました
3に対して
9です
4なら16
5なら25 6なら36 7なら49です
すばらしいデータ集合ですね
はい では関数は？
2乗せよ
そのとおりです たぶんね
それが正しいと思うなら インプットが10の時アウトプットは？
100
正解です 関数はXの2乗でした
しかしXが2乗される範囲について 私たちは確信できません
いい考えがあります
本当に？
はい
考えはどこから思いつきましたか？
あなたと長く話しているうちにひらめきました
そして数学からです
そうですか
間違っていません
間違っています
言い切るのですね
長い間私と話した内容と数学のことは 私も納得していますが
あなたは科学者なのに一種の賭けをしています
インプットが10なら アウトプットは100だと言いました
はい 何か問題でも？
根拠がありますか？
あなたの話が首尾一貫していたからです
インプットが10ならアウトプットは11ですか
10以外の数字だけ2乗では？
なるほど
もしくは10未満の数字だけ2乗
たちが悪いですね
確かに
しかし論理的には可能ですね
終わりの音です
それでは次に進みましょう
这门课分为3个子课程
嗯
3个部分。他们分别是监督学习
是的
无监督学习和强化学习。所以
你认为监督学习是什么呢？
我认为监督学习是从有标签的数据集中
提取信息，使你能够给新的数据集赋予标签。
是的。
我称它为函数近似。
嗯
所以，这是一个监督学习的例子。
我会给你一个输入和一个输出，并且
我会把他们作为一个配对给你。
我要你猜猜这是个什么函数。
当然
好的。输入1输出1
嗯，输入2输出4
等等。停一下。一个输入和一个输出对吗？
是的。
2是输入，4是输出？
正确
好的，我来了。我觉得我跟上你了。
3
嗯
9
好的
4和16
好的
5和25
6和36，7和49
很好，这是个很有名的数据集。
是的，那么函数呢？
平方
是的。也许。
如果你认为那是对的，那就告诉
我如果输入10，输出是什么？
100
是的，事实上，函数是X的平方
但是事实上我们不知道
函数的X在哪里被平方了。
我有个很好的主意
你有？
是的
你的注意是哪里来的？
它
来自与和你说了很长时间的话，还有
你知道的，数学。
数学，好的，我要
你不能说我错了
你错了
嗯，你说我错了
不，你和我说了很长时间话，还有数学，
我同意，但是我要声明你是在放手一搏。
嗯
你作为一名科学家，但是却
用输入是10的话输出就是100来做决定。
是的，我同意
你
那么我放手一搏了什么？
好，我的意思是从你告诉我的话中，仍然存在
许多其他输入到输出的映射，比如输入10映射为输出11.
是的，每个输入都平方了除了10以外
是的
或者只有10以下的数被平方了
是的，那会是均值
那会是均值。
但是这在逻辑上不是不可能。中间值是什么
【声音】
非常感谢。