關於機器學習的10件事

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人工智慧的子領域“機器學習”正在企業環境中獲得越來越多的關注。計算機分析資料中的模式，這些模式可用於得出結論或做出預測。在這裡，我們將探討機器學習的十件事。機器學習的眾多階段中的一些包括：準備資料、訓練和測試模型、避免過擬合和欠擬合、調整超引數、部署模型以及持續學習。

機器學習的型別

機器學習有三種不同的方法：監督學習、無監督學習和強化學習。在使用監督學習訓練模型時，必須將每個樣本的預期結果或預測新增到資料中。與監督學習類似，無監督學習使用未標記的資料來訓練模型，而不是標記的資料。在使用標記資料訓練模型後，該模型可以將其獲得的知識應用於未標記的資料並做出準確的預測。

訓練模型而不對每個資料點關聯結論或預測稱為無監督學習。相反，監督學習使用標記資料來訓練模型。模型被訓練以自行發現數據中的模式。這有助於尋找異常情況並開發新概念。

透過獎勵和懲罰，模型可以透過強化學習來訓練以特定方式行事。模型透過發現和避免低效策略來確定如何最大化其收益。然後，模型可以學習如何最大化獎勵的收益。機器人技術、影片遊戲以及模型必須學習如何與其環境互動的其他領域通常使用強化學習方法。

機器學習的實際應用

機器學習可用於各種任務，包括影像識別、自然語言處理、欺詐檢測、強化學習、推薦系統、機器人和預測分析。機器學習演算法有可能跨語言翻譯書面內容並在照片中識別人員。例如，金融行業可以使用機器學習來識別欺詐性交易和預測股票價值。

可以使用機器學習來分析醫學影像以預測患者結果。廣告中的機器學習有助於客戶發現相關內容並推薦相關購買。機器學習可以透過使許多流程更加精確、高效和有見地來改進許多流程。

資料準備

資料準備至關重要，因為用於構建機器學習模型的資料質量極大地影響了效能。在模型可以學習並生成可靠的預測之前，必須適當地準備資料。這需要優先考慮資訊並選擇最相關的部分，並且驗證所使用資訊的真實性同樣重要。

在清理資料時，請考慮缺失值、糾正錯誤並處理異常值。在機器學習系統可以使用資料之前，它必須以特定方式進行組織。確定哪些特徵或屬性將包含在模型中被稱為“資料選擇”。

模型訓練

在分析資料後，可以訓練不同的模型；這些模型包括決策樹、神經網路和支援向量機。模型訓練最大程度地減少了模型預測與訓練資料之間的差異。

在訓練模型時，選擇最佳方法、超引數和模型架構至關重要。最佳方法將取決於問題的性質和手頭的資料。超引數可用於調整演算法的行為，包括其學習率和操作頻率。神經網路的架構決定了其結構，直至使用的層數和節點型別。

模型評估

訓練後，應檢查模型以確保其正確實現。第三，使用測試資料評估模型預測未來結果的準確性。評估模型的第一步是選擇合適的效能指標，包括準確率、精確率、召回率或 F1 分數。

過擬合和欠擬合

在機器學習中，平衡過擬合和欠擬合是一個艱鉅的挑戰。一個“過擬合”的模型變得非常複雜，並吸收了訓練資料的形態。這可能會使解釋最新新聞報道變得困難。欠擬合是一個問題，當模型不夠精簡併且無法注意到資料中的重要模式時就會發生。它也可能會阻礙你在工作中的表現。“欠擬合”描述了一個過於簡單的模型。

修改偏好

超引數調整是指確定機器學習模型的超引數的適當設定。使用不同的超引數設定，模型在驗證集上進行測試。可以避免過擬合和欠擬合，並且超引數調整可以顯著提高模型效能。

持續學習

機器學習模型可以持續改進，因為持續學習包括使用新資料重新建立模型。持續學習允許模型隨著時間的推移而改進，以適應新的情況或資料分佈方法。

倫理考量

機器學習帶來了倫理方面的考量，例如資料中的偏差、公平性、透明度和隱私。解決這些問題並制定負責任的做法以確保以合乎道德的方式使用機器學習技術非常重要。

結論

機器學習是解決各種環境中問題的有效方法。您需要了解機器學習的各種形式、其應用、資料準備、模型訓練、模型評估、過擬合和欠擬合、超引數調整、入門和持續學習，以構建有效的機器學習模型。