乾貨 | 紐約大學陳溪： AlphaGo Zero技術演進的必然性（附PPT）

陳溪：今天我要跟你們分享一下爲何要把機器學習和運籌學這兩個學科結合起來，纔能有效地解決不少實際的問題。

1、機器學習

什麼是機器學習？首先須要有一堆數據，而後有機器學習的算法，對於數據的統計建模、機率建模和數據的假設來做爲算法的支撐。機器學習通常經常使用的應用是對數據進行預測，好比預測明天股票的價格，這種都是一些基礎的預測，更重要的是經過機器學習，去學習數據中的一些模式。

機器學習從大的角度分紅兩類：監督學習與無監督學習（Supervised Learning & Unsupervised Learning）。好比咱們經過房間裏的照片來識別人臉，用某些方式進行必定的標註來肯定人臉在什麼地方，這時候咱們就叫作有監督的學習。監督學習的框架如上圖所示，根據預測的函數，把機器學習的特徵映射到值域上。