机器学习是一门研究领域，专注于开发算法和模型，供计算机学习并根据数据进行预测。机器学习不同于传统的编程范式，它是一种解决问题的方法，无需向计算机提供针对每种情况的明确指示。
机器学习并不是比传统编程“更好”的解决问题的方法，但它确实使我们能够解决仅使用传统编程技术无法解决的问题。
Python 机器学习
它之所以重要，是因为它为解决以前无法仅使用计算机解决的各种复杂问题提供了可能性。随着每天收集的数据数量和质量的提高，我们的机器学习算法和模型在制定决策和预测结果方面只会变得越来越好。话虽如此，我们不需要等待未来才使用机器学习；以下是当今使用的四种机器学习应用：
- 推荐系统：曾经浏览过 TikTok、Netflix 或推出过 Spotify 每日精选吗？如今，许多完全不同领域的公司都在使用机器学习来支持他们的推荐系统，并为用户提供超个性化的推荐。
- 图像识别：机器学习也称为计算机视觉，它被你的手机用来识别你的脸部、被你的汽车用来识别道路上的障碍物、被各地的医院用来帮助医生解释X 射线和 MRI。
- 自然语言处理：虽然 ChatGPT 如今风靡一时，但自然语言处理对消费者来说并不是什么新鲜事！Alexa 和 Siri 等智能助手多年来一直在使用自然语言处理来改善人与计算机之间的交互。
- 预测：机器学习模型多年来一直用于天气预报——这只能说明机器学习并非万无一失。但天气并不是它唯一能预测的东西：模型还可以分析交通、股市，甚至全球供应链网络！
机器学习的概念
机器学习是一个庞大的领域，有许多不同的概念，任何有抱负的工程师都需要学习、理解和掌握。一些基本概念是模型评估、特征工程、拟合和偏差-方差权衡。让我们逐一介绍一下：
- 模型评估：模型训练完成后，机器学习工程师必须评估模型在未知数据上的表现是否良好。评估模型时，可以使用准确度、精确度和受试者工作特征 (ROC) 曲线等指标。
- 特征工程：特征工程是一项很难学习的技能，它是选择输入变量（即特征）以提高模型性能的过程。要知道哪些特征对问题最重要，需要领域知识和对原始数据的深刻理解。
- 拟合：好的模型可以很好地拟合数据——但这并不总是发生。机器学习工程师必须不断注意欠拟合和过拟合。欠拟合是指模型对数据的细微变化反应不佳，而过拟合是指模型对变化反应过度。这两种情况都会导致模型在应用于新数据时表现不佳。
- 偏差-方差权衡：这个概念与欠拟合和过拟合有关。欠拟合数据的模型将具有较高的偏差，并且可能无法捕捉数据中的真实模式；过拟合数据的模型将具有较高的方差，并且可能会在只有噪声的地方感知到模式。
探索机器学习算法：从回归到聚类
机器学习算法
机器学习算法是用于训练机器学习模型的数学过程。随着时间的推移，研究人员创建了几种不同类型的算法，这些算法非常适合解决不同类型的问题。让我们来回顾一下无监督学习、监督学习、强化学习和深度学习：
- 无监督学习：顾名思义，这是一种机器学 加纳电报号码数据 习算法在没有任何人工监督的情况下对数据进行训练的方法。无监督学习通常用于查找数据中的隐藏模式，并与聚类或异常检测等任务相关；此类别中的算法包括决策树、随机森林和 k-最近邻。
- 监督学习：这种方法不同于无监督学习，因为每个输入数据都有一个相关的输出标签。因此，机器学习算法学习如何将输入映射到输出，并且经过训练后，该模型可用于根据从未见过的输入预测输出；此类别中的算法包括 k 均值和层次聚类。
- 强化学习：这种机器学习方法涉及代理（程序）与环境的交互。每次尝试后，代理都会根据其在环境中的表现获得奖励或惩罚。代理将制定并使用最大化其奖励的策略。这种策略通常用于训练视频游戏 AI 或机器人领域；此类别中的算法包括 Q 学习、策略梯度和演员评论家。
- 深度学习：深度学习算法受到人脑结构的启发，使用多层节点从输入中提取不同类型的信息。深度学习模型通常非常复杂，被认为是“黑匣子”，因为可能很难理解模型如何或为何做出某个决定；此类别的算法包括卷积神经网络和 Transformer 模型。
机器学习的影响
我们才刚刚开始机器学习革命，但我们已经看到它 发送更多电子邮件的优势 对用户体验和运营效率的巨大影响。虽然很难预测机器学习对社会的影响有多大，但很明显它将推动技术的重大进步，使体验更加个性化，并使日益复杂的任务自动化。
技术进步
拥有掌上个人助理、能够实时翻译语音、能够拍摄 巴哈马商业指南 任何物体并让计算机告诉你有关该物体的所有信息，这些本身就是令人难以置信的技术成就。很快，机器学习技术将实现完全自动驾驶、创造更好的材料，甚至发现新的医疗治疗方法。
个性化体验
一段时间以来，社交媒体应用一直在使用机器学习来策划针对个人用户量身定制的内容。但是，社交媒体并不是机器学习驱动的个性化的终点：教师可以使用机器学习来制定针对学生需求的学习计划，医生很快将使用机器学习来制定个性化的治疗计划，以改善患者的治疗效果。
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自动执行任务
并非所有任务都需要由人类执行。虽然有些事情比其他事情更容易实现自动化，但我们已经可以使用机器学习来自动化数据输入、天气预报、销售预测、内容策划，甚至欺诈检测。由于许多手动和耗时的任务能够实现自动化，人类可以花更多时间专注于确保正确性、执行更复杂的分析或做出更重要的决策。