用故事解释机器学习的“学习”与“推理”阶段
故事背景:小明学做蛋糕
小明想成为一名优秀的蛋糕师,他从来没做过蛋糕,但他决定向奶奶学习。这整个过程可以分成两个阶段:
第一阶段:学习(trag)
1. 奶奶提供了一本蛋糕食谱,上面有各种蛋糕的配方,包括面粉、糖、鸡蛋、烘焙时间等信息。
2. 小明开始反复练习:
? 他先按照书上的配方做蛋糕,但第一次烤得太久,蛋糕变硬了。
? 第二次,他调整了时间,但糖放多了,太甜了。
? 奶奶告诉他要找到合适的比例,他不断尝试不同的组合。
3. 经过多次失败与调整,小明终于掌握了做蛋糕的诀窍,知道不同原料的搭配如何影响最终的口感。
这一过程就是机器学习的“学习阶段”,相当于神经网络在训练数据上不断调整参数,使模型越来越准确。
第二阶段:推理(Inference)
1. 现在,小明已经学会了如何做蛋糕。
2. 这天,一个朋友来访,问他:“我想吃一个草莓蛋糕,你能做吗?”
3. 小明不需要再去试错,他已经掌握了配方,直接按照脑海里的经验配好材料,快速做出了一个完美的草莓蛋糕。
这一过程就是机器学习的“推理阶段”,也叫“预测阶段”。此时,模型已经学会了规则,面对新的数据(草莓蛋糕的请求),它可以快速做出决策,而不需要再重新学习。
用比喻解释机器学习的“学习”与“推理”阶段
比喻1:学骑自行车
? 学习阶段:刚开始学骑车时,你需要不断尝试、摔倒、调整平衡,不断适应脚踩踏板和手握车把的协调过程。
? 推理阶段:学会后,你不需要再去思考如何保持平衡,而是可以直接上车骑行。
比喻2:考试与实际应用
? 学习阶段:学生通过课本、做练习题来学习数学公式和解题方法。
? 推理阶段:考试时,学生不再需要重新学习,而是直接运用已掌握的知识解题。
总结
1. 学习(trag):像学做蛋糕、学骑车、学数学,需要通过大量的尝试和调整来找到最优方法。
2. 推理(Inference):一旦学会,就可以直接应用所学知识解决新问题,而不需要重新学习。