機器學(xué)習(xí)教程

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，它涉及算法、統(tǒng)計模型和分析。傳統(tǒng)上，機器被設(shè)計為遵循給定的特定指令，不具備做出決策的能力。機器學(xué)習(xí)通過能夠分析、預(yù)測或分類各種數(shù)據(jù)來達到最佳解決方案，從而改變了這一點。機器學(xué)習(xí)使系統(tǒng)能夠根據(jù)過去交互過程中收集的數(shù)據(jù)做出具有統(tǒng)計意義的決策。機器學(xué)習(xí)為系統(tǒng)隨著時間的推移獲得智能的可能性讓路。

為什么我們需要機器學(xué)習(xí)

在數(shù)字時代，數(shù)據(jù)是大量可用的。對于涉及模式識別或保留前一次交互中的一塊內(nèi)存的給定問題，傳統(tǒng)的編程方法并不是最好的解決方案。當試圖更新以適應(yīng)新的需求時，它變得復(fù)雜而混亂。傳統(tǒng)的編程方法無法處理各種各樣的數(shù)據(jù)，而使用機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)總是越多越好，隨著我們生成的大量數(shù)據(jù)，現(xiàn)在可以使用最先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行簡單的模式識別。
讓我們舉一個例子，看看我們幾乎每隔一天都會做的一些最常見的事情，比如點食物、雜貨甚至衣服。所有這些現(xiàn)在只需點擊一下，就可以通過機器學(xué)習(xí)找到模式、行為，并從中學(xué)習(xí)，而無需明確編程。

機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用

ML技術(shù)的出現(xiàn)徹底改變了我們的生活。它們?nèi)谌肓宋覀兊娜粘Ｉ睿灾劣谖覀兇蟛糠謺r間都依賴它們來完成任務(wù)。我們大多數(shù)人無法想象沒有智能手機的生活主要是由機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的。從解鎖手機到使用安裝的各種社交媒體和電子商務(wù)應(yīng)用程序，都在經(jīng)過嚴格訓(xùn)練的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上運行，讓我們能夠無縫使用。
在不斷進步的世界中，機器學(xué)習(xí)因其改進和在競爭對手中脫穎而出而被多個行業(yè)認可。金融、零售、醫(yī)療保健、交通等行業(yè)利用機器學(xué)習(xí)接觸更多人，并通過考慮他們的好惡與他們建立個性化的聯(lián)系。
IBM、谷歌、微軟、英特爾、蘋果、特斯拉、Facebook、Netflix、Instagram等頂級公司有效地利用機器學(xué)習(xí)進行可靠、快速和有效的商業(yè)決策。
Img:機器學(xué)習(xí)的各種應(yīng)用
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機器學(xué)習(xí)的先決條件

機器學(xué)習(xí)所能實現(xiàn)的最酷的東西吸引著這個領(lǐng)域的每一個人。但我們沒有注意到的是，在后臺有很多東西使由ML驅(qū)動的應(yīng)用程序成功。機器學(xué)習(xí)是關(guān)于你如何與機器溝通以完成工作。
熟練使用Python或R這兩種腳本語言都很重要。與人們普遍認為的相反，一個人不需要成為一名公認的數(shù)學(xué)家或統(tǒng)計學(xué)家就可以開始機器學(xué)習(xí)。然而，基本的工作知識是必須的，Python和R等編程語言中的預(yù)定義庫可以很好地完成這項工作。此外，還需要去除分析技能的銹，因為在構(gòu)建成功的ML模型時，80%的時間都用于分析和選擇正確的數(shù)據(jù)類型。

目標受眾

機器學(xué)習(xí)教程主要面向研究生和在職專業(yè)人士，如分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家或開發(fā)人員，他們被認為對計算機科學(xué)的基礎(chǔ)知識有一定的先驗知識。然而，觀眾不必僅限于這些人。任何人只要具備基本的分析和編程技能，再加上正確的態(tài)度和決心，都可以成為機器學(xué)習(xí)的高手。