判別器

習題預習

1. 判別器是什麼？它在機器學習中有什麼作用？
2. 判別器和生成器有何區別？它們如何一起工作？
3. 判別器的訓練是如何進行的？你能描述一下背後的數學原理嗎？
4. 什麼是“假陰性”和“假陽性”？它們在判別器中具體如何體現？
5. 判別器在圖像識別中有哪些應用？例如，它如何識別手寫字母或物體圖像？

說明知識

Discriminator（鑑別器）是一種人工智慧概念，主要作用是區分真假、真實和虛假等。在機器學習中，Discriminator通常用於對比、分辨和鑑別不同資料之間的差異，因此其功能相當重要。

一個具體的例子是GAN（Generative Adversarial Networks），這是深度學習中常被使用的一種模型。在GAN模型中，Generative Model用於產生新的資料，而Discriminator Model則用於區分生成的資料是真實還是虛假的。Generator會不斷生成假的資料，Discriminator會將其與真實的資料進行對比，提供反饋，並透過進一步學習來提高判別準確性。

在這樣的例子中，Discriminator的作用不僅是檢測真假，還需要不斷提供訊息，使Generative Model能夠更加精確地生成資料，提高模型的準確性和穩定性。

條列重點

1. 判別器是一種機器學習模型，通常用於將數據歸類為正面或負面。
2. 判別器可在許多領域中使用，包括圖像識別、自然語言處理、計算機安全等。
3. 判別器通常使用監督式學習算法進行訓練，並使用一組標記數據集進行學習。
4. 判別器通常由兩個部分組成：特徵提取器和決策器。特徵提取器通常是一個神經網絡，決策器通常是一個支持向量機（SVM）或一個邏輯回歸模型。
5. 判別器的主要限制是它們只能根據它們訓練時看到的數據做出決策，也就是說，它們缺乏通用性。
6. 判別器的性能取決於訓練數據的質量和數量，以及特徵提取器和決策器的選擇。

知識測驗

1. 假設有一個企業在資料庫中收集了數據，並且要使用機器學習模型來確定哪些數據是由他們的員工輸入，哪些是由其他來源收集。這就是一個________問題。
   答: 二元分類(binary classification)問題。

2. 一個學校的招生辦公室收到了一堆學生申請表，他們要使用機器學習模型來選擇哪些申請人可以錄取到該學校。這就是一個________問題。
   答: 二元分類(binary classification)問題。

3. 一家公司要確定哪些客戶是最有可能取消服務的，以便提前採取行動，這就是一個________問題。
   答: 二元分類(binary classification)問題。

4. 一個公司嘗試預測下一個月的銷售量，他們有過去的銷售數據可以作為預測模型的輸入。這就是一個________問題。
   答: 迴歸(regression)問題。

5. 一家保險公司想預測投保人的健康狀況，以便設置投保套餐。他們有投保人的個人資料、家族病史等數據可以作為預測模型的輸入。這就是一個________問題。
   答: 多元分類(multi-class classification)問題。