职场小聪明第608章 用故事解释机器学习分为学习和推理两个阶段

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（Training） 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（Training）：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。

3. 机器学习也是如此先学习再推理学习阶段需要大量数据和计算而推理阶段则是快速做出预测。

用故事解释“先学习后推理” 故事背景：小明练武功 小明是个普通的少年他梦想成为一名武术高手。

于是他拜入一位武林大师门下开始了艰苦的训练。

整个过程分为两个阶段： 第一阶段：学习（Training） 1. 基础训练：大师先教小明基本功比如扎马步、挥拳、踢腿。

小明每天练习但一开始总是摔倒、动作不稳。

2. 不断调整：大师发现小明的拳法太慢就让他多练速度；踢腿力度不够就让他多踢沙袋。

3. 不断试错和改进：小明每天练习对着木桩出拳调整自己的姿势直到动作变得流畅有力。

4. 终于掌握武艺：经过几年的刻苦训练小明学会了大师的所有招式他的身体已经形成肌肉记忆不再需要刻意思考每个动作。

这一阶段就像机器学习的训练阶段模型在大量数据上不断调整参数使自己变得越来越“聪明”。

第二阶段：推理（Inference） 1. 挑战来临：一天小明遇到了一名江湖恶徒恶徒朝他冲来！ 2. 快速反应：小明不需要思考如何出拳因为他已经练习了无数次身体自动做出了最佳反应迅速挡住对方攻击并反击成功。

3. 无需重新学习：小明不用重新回去训练他已经掌握了武艺直接用所学的招式击败了对手。

这一阶段就像机器学习的推理阶段模型已经学会了如何处理问题面对新情况时直接输出预测结果而不需要重新训练。

用比喻解释“先学习后推理” 比喻1：学开车 ? 学习阶段：刚开始学开车时你需要集中注意力反复练习踩油门、刹车、打方向盘。

? 推理阶段：学会后你上路时不再需要刻意思考如何转弯或换挡已经形成了条件反射看到红灯就自动刹车。

比喻2：学做饭 ? 学习阶段：刚开始学做饭时你需要反复看菜谱尝试不同的调料比例调整火候。

? 推理阶段：学会后你可以凭经验快速做出一道菜而不需要重新翻阅食谱。

总结 1. 先学习（训练）：需要大量练习、试错、调整参数直到掌握技能。

2. 后推理（应用）：学会之后面对新情况时可以直接做出决策无需重新学习。

3. 机器学习也是如此训练阶段需要大量数据和计算但推理阶段可以快速得出答案就像学武功、学开车、学做饭一样先练习再应用！ 喜欢职场小聪明请大家收藏：()职场小聪明20小说网更新速度全网最快。

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