微软：人才稀缺阻碍机器学习的大规模运用，机器教学或可解决( 二 )

2019-04-30

在比较困难和模糊的深度增强学习中，一个任务的解决方案有数百万种可能，如果机器学习从 0 开始训练，不仅浪费大量的计算资源和时间，结果也不一定如人所愿。

人类学习的优势是可以从有限的样本归纳出泛化能力极高的准则。如果某些领域专家（律师，会计师，工程师等）将一些抽象概念分解成更容易的任务交给机器学习，并为机器学习模型提供如何更快找到解决方案的线索，这将大大缩短模型找到解决方案所需的时间。

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图丨机器教学过程（来源：Microsoft blog）

“机器教学”就是让计算机从非技术行业的专家那里学习知识规律，而不是仅从数据中提取知识。这种更依赖于行业专家的知识引导，模型结果也更符合专家意图。

微软研究人员将”机器教学”作为”机器学习”的补充。机器学习是在算法的基础上找到数据模型，机器教学是专业人士用专业技能来训练机器学习模型。

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