表徵學習

表徵學習係機械學習入面常用嘅一種演算法，專門用嚟將啲 input 轉化、令啲 input 簡單啲有用啲，但同時又保留到啲 input 當中帶嘅重要資訊。

例如喺現實應用當中，個數據庫有陣時可以有成幾百個用嚟做預測嘅變數，而呢種情況喺用機械學習處理圖像同影片嗰陣好常見，噉可能會造成問題－例如搞到個程式要做嘅運算量太大，要花好耐時間先行得完。於是個機械學習程式嘅設計者就可能會諗某啲方法，減少輸入當中變數嘅數量，等個學習程式易行啲。常見方法有事前幫柞數據做吓主成分分析或者聚類分析先，跟住至將數據輸入落去個機械學習程式嗰度。但噉做就梗會令到輸入簡化咗，造成資訊流失。所以「表徵學習要點做」喺機械學習上係一個好受關注嘅課題。

「做表徵學習，同柞數據降低維度」嘅過程可以用是但一種學習範式或者數學模型嚟做。譬如對於一個監督式學習人工神經網絡嘅表徵學習，係設佢啲輸入做成數據庫入面所有嘅 x 變數，跟手設佢啲輸出做成若干粒神經細胞，再教佢畀出正確輸出。

降維
聚類分析

攷

機械學習