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新型機器學習之即興學習和預測學習
2019-03-28
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現如今，機器學習越來越火，這掀起了學習機器學習的熱潮。當人們逐漸深入機器學習以后發現，機器學習中有很多新型的機器學習，比如說社會機器學習、即興學習、預測學習等。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下關于即興學習和預測學習的相關知識。


其實預測學習這個概念脫胎于無監督學習，側重預測未來事件發生概率的能力。方法論上，預測學習利用所有當前可用的信息，基于過去和現在預測未來，或者基于現在分析過去。預測學習在一定程度上和現代認知科學對大腦能力的理解不謀而合。那么預測學習的兩大要素是什么呢？其實預測學習的兩大要素就是建模世界和預測當前未知。由此可見，預測學習就是為了突破已知世界的界限。


那么什么是即興學習呢？從字面上了解，我們可以得出，即興學習就是在某種突然發生的事情，用極快的速度找出最佳解決方案，這就是即興學習。而與預測學習對世界的假設不同，即興學習假設異常事件的發生是常態。即興智能是指當遇到出乎意料的事件時可以即興地、變通地處理解決問題的能力。即興學習意味著沒有確定的、預設的、靜態的可優化目標。直觀地講，即興學習系統需要進行不間斷的、自我驅動的能力提升，而不是由預設目標生成的優化梯度推動演化。換句話說，就是即興學習通過自主式觀察和交互來獲得知識和解決問題的能力。


而一個即興學習系統通過觀察環境并與環境交互的正負反饋中學習。這個過程跟強化學習表面上很像，本質的區別還是在于即興學習沒有確定預設的優化目標，而強化學習則通常需要一個預設的目標。既然即興學習不是由根據固定優化目標所得出的學習梯度來驅動演化。


我們可以在即興學習中的學習系統獲得越來越多關于環境的知識，這樣做就能使得事件的不確定性逐步遞減，直到消失。當這種不確定性完全消失后，學習過程結束。這時，該學習系統通過無預設目標的即興學習，獲得了對環境的全面理解。這就是即興學習的結果。


在這篇文章中我們給大家介紹了預測學習和即興學習的相關方法，其實預測學習和即興學習是一個比較前衛的機器學習。相信在未來，我們的機器學習能夠處理更多的事情。


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