用故事解釋機器學習的“學習”與“推理”階段
故事背景：小明學做蛋糕
小明想成為一名優秀的蛋糕師，他從來沒做過蛋糕，但他決定向奶奶學習。這整個過程可以分成兩個階段：
第一階段：學習training）
1.奶奶提供了一本蛋糕食譜，上麵有各種蛋糕的配方，包括麵粉、糖、雞蛋、烘焙時間等信息。
2.小明開始反複練習：
?他先按照書上的配方做蛋糕，但第一次烤得太久，蛋糕變硬了。
?第二次，他調整了時間，但糖放多了，太甜了。
?奶奶告訴他要找到合適的比例，他不斷嘗試不同的組合。
3.經過多次失敗與調整，小明終於掌握了做蛋糕的訣竅，知道不同原料的搭配如何影響最終的口感。
這一過程就是機器學習的“學習階段”，相當於神經網絡在訓練數據上不斷調整參數，使模型越來越準確。
第二階段：推理inference）
1.現在，小明已經學會了如何做蛋糕。
2.這天，一個朋友來訪，問他：“我想吃一個草莓蛋糕，你能做嗎？”
3.小明不需要再去試錯，他已經掌握了配方，直接按照腦海裡的經驗配好材料，快速做出了一個完美的草莓蛋糕。
這一過程就是機器學習的“推理階段”，也叫“預測階段”。此時，模型已經學會了規則，麵對新的數據草莓蛋糕的請求），它可以快速做出決策，而不需要再重新學習。
用比喻解釋機器學習的“學習”與“推理”階段
比喻1：學騎自行車
?學習階段：剛開始學騎車時，你需要不斷嘗試、摔倒、調整平衡，不斷適應腳踩踏板和手握車把的協調過程。
?推理階段：學會後，你不需要再去思考如何保持平衡，而是可以直接上車騎行。
比喻2：考試與實際應用
?學習階段：學生通過課本、做練習題來學習數學公式和解題方法。
?推理階段：考試時，學生不再需要重新學習，而是直接運用已掌握的知識解題。
總結
1.學習training）：像學做蛋糕、學騎車、學數學，需要通過大量的嘗試和調整來找到最優方法。
2.推理inference）：一旦學會，就可以直接應用所學知識解決新問題，而不需要重新學習。
3.機器學習也是如此，先學習，再推理，學習階段需要大量數據和計算，而推理階段則是快速做出預測。