機器學習教程
機器學習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。機器學習通過能夠分析、預測或分類各種數(shù)據(jù)來達到最佳解決方案,從而改變了這一點。機器學習使系統(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。機器學習為系統(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習
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。當試圖更新以適應新的需求時,它變得復雜而混亂。傳統(tǒng)的編程方法無法處理各種各樣的數(shù)據(jù),而使用機器學習,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,就可以通過機器學習找到模式、行為,并從中學習,而無需明確編程。
機器學習的應用
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。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習驅(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應用程序,都在經(jīng)過嚴格訓練的復雜神經(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,機器學習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)利用機器學習接觸更多人,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習進行可靠、快速和有效的商業(yè)決策。
Img:機器學習的各種應用
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機器學習的先決條件
機器學習所能實現(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)動的應用程序成功。機器學習是關(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)學家或統(tǒng)計學家就可以開始機器學習。然而,基本的工作知識是必須的,Python和R等編程語言中的預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
機器學習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)科學家或開發(fā)人員,他們被認為對計算機科學的基礎(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,都可以成為機器學習的高手。