这张图片展示了机器学习（Machine Learning）的三个步骤： 1. Step 1: function with unknown（第一步：定义未知函数） - 这一步是机器学习的开始，通常涉及到确定一个需要通过数据来学习的未知函数。这个函数可能是一个预测模型，例如线性回归、逻辑回归等。 2. Step 2: define loss from training data（第二步：从训练数据中定义损失） - 在这一步，需要从训练数据中定义一个损失函数。损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross - Entropy）等。通过最小化这个损失函数，模型可以更好地拟合数据。 3. Step 3: optimization（第三步：优化） - 最后一步是对模型进行优化。这通常涉及到使用优化算法，例如梯度下降（Gradient Descent）及其变种（如随机梯度下降、Adagrad、Adadelta、Adam等）来调整模型的参数，使得损失函数最小化。

图片下方还有一个关于强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）的注释：“那這個是 RL 最常見的一種解說方式”，意思是这是强化学习常见的一种解释方式。强化学习是机器学习的一个分支，主要关注智能体（agent）如何在环境中采取一系列行动，以最大化累积奖励。