之前的專欄裏也講過一些機器學習法。

以及速通考試，上手技術的方法。

但大家要明白這兩種方法的不同時機。

機器學習法的大前提是，你有充足的時間讓你耗得起。

它的優勢區間在兩年以上，並且基本可以做到全流程低抗拒。

速成學習法適用範圍全領域。

他的優勢區間在兩年以內，時間越短越突出。

但其壞處就是像我現在這樣子，學完了題目是會答了，但要是換個題目類型，就傻眼了。

因爲我知識懂得不多，基礎不怎麽紮實。

所以速成學習法是建立在考卷題型變更範圍小的基礎之上的。

說白了我懂的不是知識，是出題人要怎麽考我，倒推他的題目設置。

當你能站在出題人的角度想，雖然也不可能完全站，畢竟基礎差了太多。

這個時候你就會發現，很多挖的坑就可以根據挖坑手法倒推他的思路。

不管是選項還是答案出處。

只限于文科和理科選擇題，理科應用題的話純靠智商，智商不夠就安心躺平吧。

要不是智商不夠我也不至于選文科了。

但若要真正提升實力，還得是機器學習法。

機器學習法也很簡單，分爲三個步驟。

1.大量輸入知識，學好學壞無所謂

2.大量驗證題目，做對做錯無所謂

3.根據結果優化學習方法、修正對知識點的認識，回到第一點

流程就是這麽簡單。

至于修正的認識以誰爲准？

在學校以出題人爲准，在社會以合法賺到的錢爲准。

所以機器學習法很簡單，完全不難。

但如果你想用，放棄是很快的事情。

因爲成效慢。

想一步登天的去看前面專欄寫的學習方法，跟著出題人走。

成效慢這個都可以看出來。

早期圍棋被稱爲是AI絕對不可能戰勝人類的，因爲太複雜了。

事實也是如此，AI圍棋一次又一次被人類按在地上打。

但是打到阿爾法狗的時候，大家開始覺得有壓力了，至少和頂尖水平勢均力敵了。

到了現在，大家都覺得輸給AI是一件很正常的事了，不丟臉。

包括AI繪畫也是一樣。

現在的AI繪畫可以秒殺除了美院之下基本的所有應屆美術生。

雖然一部分美院學生也沒AI畫得好了，很多只是嘴硬罷了。

目前比較出名的就是厚塗風的StableDiffussion，二次元的Midjourney。

但在一年之前，大家還是覺得AI只能畫畫意義不明的厚塗，如StableDifussion。

主體完全糊成一團，極其抽象，可以看那時候的視頻也能驗證這一點。

Midjourney雖然正確率高，沒有什麽大問題，但被指出沒有細節，過于簡單，主打一個少做少錯。

甚至現在可以給小說自動配圖，自動生成漫畫。

厚積而薄發。

至于學習方法重不重要？

非常重要。

除了AI來源于算法的自我叠代，更新算法也同樣重要。

以大量的實踐爲基礎，但好的算法能讓其更進一步。

機器學習之路，任重而道遠。