學習的本質
<說說5分鐘>第2說: 什麼是學習(Learning)，學習的本質?
機器學習(Machine learning)深度學習(Deep learning)人工智慧(Artificial intelligence)
許多聽起來很深奧的字詞充斥在你我周遭。如果您身處在金融、電信、網際網路服務…甚至是製造商的領域，這些字詞您應該在熟習不過。
「NF影音串流公司過去2年針對每部電影的劇情進行網路影評分析，進行貼標，後續透過kamt機器學習的演算法，達到精準的影片推薦。顧客續約率達90%，目前市值估計為12億美金。」「TS汽車製造公司開發了新一代的自動駕駛軟體，透過amts深度學習演算法，能夠更強調燈號的捕捉與判斷，大幅降低日間燈號誤判的機率。目前在美國地區的判別正確性已經由82%提升到了91%的水準。」「BF投資公司，近期優化了AI選股系統，ntsa版本在資料處理部份新增了標的公司上下游之供應鏈財務指標。目前的平均報酬率從5.6%提升至6.1%。」
撇除上述看起來很激勵人心的新聞稿(公關稿)，我們仍需要去理解到底什麼是機器學習?更重要的是先去理解什麼是「學習」?
請大家參考上圖，請大家”認真"思考，總共有10個人，裡面總共有幾隻眼睛?並且認真地回憶您的思考步驟。
防雷(誤...答案:20隻眼睛
很簡單，您可能想揍我，但我們來想想看幾種可能的思緒:
思緒1. 小一學生: 用數的。由左到右開始。1, 2 , 3, 4, 5, ….20。耗時10秒。思緒2. 小三學生: 一個人有兩隻眼睛，用加的，由左到右開始。2+2+2…=20。耗時5秒。思緒3. 小五學生: 一個人有兩隻眼睛，總共10個人，10*2 = 20。耗時1秒。
不管是哪種思緒，最終都能得到對的答案。但思緒3則是透過觀察後，發現了人與眼睛數之間的模式(pattern)。而這種關係，其實是大家熟知的乘法關係。而模式我們可以想像是一種函數(function) : y = f(x) 。
y = f(x)
X:變數
f:函數,模式,關係式,方程式
y:應變數在進一步說明函數的本質:我們輸入變數x，透過function，就會得到輸出的應變數y。
以上述例子來說，小五學生觀察到每個人都會有兩個眼睛，因此會發現一個方程式y=2x，因此他只要知道人數多寡，就能快速推理眼睛數量。設想假如今天照片裡面有2000個人，思緒3的方法仍能夠在一秒鐘內計算出眼睛數量。而未來如果遇到類似的問題，思緒3都能夠快速解決類似的問題。
稍微總結一下學習的2個本質：
1. 透過觀察找到模式。2. 舉一反三的能力。
上述的例子是以較為數理的例子來說明學習，但其實我們無時無刻都在學習。我們再看一個例子：
請大家”認真”思考這是什麼動物？
防雷(大誤...如果沒有意外，大部份的人都會回答這是一隻貓咪。有趣的是，基本上大家都不曾看過”這隻”貓(the cat)，但都知道這是一隻貓。多數的人基本上光看到的第一眼就直接反應那是一隻貓了。要大家細緻地描述為什麼這是一隻貓，反而不是這麼容易。因為這是我們從小到大累積的經驗法則歸納出一種模式(pattern)，讓我們知道尖尖的耳多、三角形的臉…etc，就會”感覺”是一隻貓。未來我們有幸在路邊看到類似的動物，大概也會認為是貓貓囉！(舉一反三的能力)
上述兩個例子都是人類如何去”學習”，其實我們一直都在學習(只是很多時候我們都沒有意識到。)這邊再舉個例子做本次分享的最後小節。下圖是我一歲半的女兒第一次看到的積木：
很驚人地，她在第一時間就喊出了：喵喵。
連一隻Lego型態的玩具貓，也能被小嬰兒的腦辨識出是貓，可見學習是人類與生俱來的能力唷！What is learning?
1.透過觀察找到模式。2.舉一反三的能力。
當我們認識學習，還看看機器學習吧: )
