機器學習 (ML) 教程

機器學習，通常縮寫為ML，是人工智慧 (AI)的一個分支，致力於演算法開發和統計模型，使計算機能夠從資料中學習並進行預測或決策，而無需被明確程式設計。因此，簡單來說，機器學習允許計算機從資料中學習並做出決策或預測，而無需被明確程式設計來執行這些操作。從本質上講，機器學習演算法從資料中學習模式和關係，使它們能夠從例項中進行泛化，並對新的和未發現的資料進行預測或得出結論。

機器學習是如何工作的？

廣義上講，機器學習過程包括專案設定、資料準備、建模和部署。下圖演示了機器學習的常見工作流程。它遵循一些步驟來完成任務；其工作流程的順序過程如下：

Fundamental Blocks of Machine Learning Process

機器學習的階段

機器學習的詳細順序過程包括一些步驟或階段，具體如下：

Sequential Process flow of Machine Learning

資料收集：資料收集是機器學習過程中的第一步。資料是機器學習的基礎部分，資料的質量和數量會對模型效能產生直接影響。不同的來源，如資料庫、文字檔案、圖片、聲音檔案或網路抓取，可用於資料收集。資料收集完成後，需要將其準備用於機器學習。此過程是為了將資料組織成適當的格式，例如CSV檔案或資料庫，並確保它們對解決您的問題有用。
資料預處理：資料預處理是機器學習過程中的一個關鍵步驟。它涉及刪除重複資料、修復錯誤、管理缺失資料（透過消除或填充）、以及調整和格式化資料。預處理提高了資料的質量，並確保您的機器學習模型能夠正確讀取它。此步驟可以顯著提高模型的準確性。
選擇合適的模型：下一步是選擇一個機器學習模型；一旦資料準備就緒，我們就將其應用於ML模型，例如線性迴歸、決策樹和神經網路，這些模型可以選擇來實現。模型的選擇通常取決於您正在處理的資料型別和您的問題。在選擇要應用的模型時，應考慮資料的大小和型別、複雜性和計算資源。
訓練模型：選擇模型後，下一步是用已準備好的資料對其進行訓練。訓練是指將資料連線到模型，並使其能夠調整其引數以更準確地預測輸出。在訓練過程中必須避免過擬合和欠擬合。
評估模型：一旦模型訓練完成，在部署之前評估其效能非常重要。這意味著模型必須在訓練期間無法看到的新的資料上進行測試。用於評估模型效能的常見指標包括分類問題的準確性、二元分類問題的精度和召回率，以及迴歸問題的均方誤差。
超引數調整和最佳化：評估模型後，您可能需要調整其超引數以使其更有效。超引數調整的技術包括網格搜尋（嘗試不同的引數組合）和交叉驗證（將資料分成子集並在每個子集上訓練模型），以確保模型在不同的資料集上都能表現良好。
預測和部署：一旦模型被程式設計和最佳化，它就可以準備好估計新資料了。這是透過將新資料新增到模型中，並使用其輸出進行決策或其他分析來完成的。此模型的部署涉及將其整合到生產環境中，使其能夠處理現實世界的資料並提供及時的資訊。

機器學習的型別

機器學習模型分為以下幾類

監督機器學習 (SVM)：監督機器學習使用標記資料集來訓練演算法對資料進行分類或預測結果。當輸入資料輸入到模型中時，其權重會發生修改，直到其適應模型；此過程稱為交叉驗證，它確保模型不過擬合或欠擬合。

監督學習幫助組織擴充套件解決現實世界挑戰的能力，例如將垃圾郵件分類到與收件箱不同的資料夾中。監督學習的不同方法包括神經網路、樸素貝葉斯、線性迴歸、邏輯迴歸、隨機森林和SVM。
無監督機器學習：無監督機器學習使用機器學習方法分析和聚類未標記的資料集。演算法在沒有人工干預的情況下查詢隱藏的模式或資料分組。此方法可用於探索性資料分析、交叉銷售、客戶細分以及影像和模式識別。

它還透過使用主成分分析 (PCA) 和奇異值分解 (SVD) 等主要方法進行降維來減少模型特徵。神經網路、K均值聚類和機率聚類是一些流行的無監督學習方法。
半監督學習：顧名思義；半監督學習是監督學習和無監督學習的結合。此方法使用標記和未標記的資料來訓練ML模型以執行分類和迴歸任務。半監督學習是解決使用者沒有足夠標記資料來用於監督學習演算法問題的最佳實踐。

因此，它是解決資料部分標記或未標記問題的合適方法。自訓練、協同訓練和基於圖的標記是一些流行的半監督學習方法。
強化機器學習：強化機器學習是一種機器學習模型，類似於監督學習，但它不使用樣本資料來訓練演算法。這種模型透過試錯來學習。

一系列好的結果將得到強化，從而為特定問題建立最佳方案或策略。

常見的機器學習演算法

幾種機器學習演算法被廣泛使用。其中包括

神經網路：神經網路的功能類似於人腦，由多個相互連線的處理節點組成。神經網路擅長模式識別，並被用於各種應用，例如自然語言處理、影像識別、語音識別和影像生成。
線性迴歸：該演算法使用變數之間的線性關係來預測數值。例如，線性迴歸可用於根據特定區域的過去資料預測房價。
邏輯迴歸：這種監督學習方法預測分類變數，例如對問題的“是/否”回答。它適用於垃圾郵件分類和生產線質量控制等應用。
聚類：聚類演算法使用無監督學習來查詢資料中的模式並相應地組織資料。計算機可以透過識別人類忽略的資料項之間的差異來協助資料科學家。
決策樹：決策樹可用於對資料進行分類以及進行迴歸分析，迴歸分析預測數值。樹狀結構可以用來表示決策樹中使用的連結決策的分支序列。與神經網路不同，決策樹易於驗證和審計。
隨機森林：ML 透過整合來自不同決策樹的結果來預測值或類別。

機器學習的重要性

機器學習在自動化、從資料中提取見解和決策過程中發揮著重要作用。由於以下原因，它具有重要意義

資料處理：機器學習變得如此重要的主要原因是處理大量資料並使其具有意義。鑑於來自社交媒體、感測器和其他來源的數字資訊呈爆炸式增長，傳統的資料分析方法正變得力不從心。這些資料非常重要，揭示了隱藏的模式併為決策過程提供了寶貴的見解，機器學習演算法可以利用這些見解。
資料驅動的見解：機器學習演算法可以發現大型資料集中的模式、趨勢和相關性，而這些是人類無法做到的。有了這些資訊，就可以做出更好的決策和預測。
自動化：機器學習自動化手動活動，透過從資料中學習並隨著時間的推移而改進，從而節省時間並減少錯誤，ML 演算法可以執行以前手動執行的任務，從而讓人類專注於更復雜和更有創意的任務。這不僅提高了效率，還為創新開闢了新的可能性。資料錄入、分類和異常檢測都可以透過機器學習實現自動化。
個性化：可以使用機器學習演算法分析使用者偏好和行為，以生成個性化的推薦和體驗。它最廣泛地應用於社交媒體（如電子商務和流媒體服務），提供了一種提高使用者參與度和滿意度的途徑。
預測分析：機器學習模型可以根據過去的資料來預測後續的結果。這對於銷售預測、風險管理和需求計劃等不同應用非常有用。
最佳化：機器學習演算法最佳化系統和流程以提高效率和效能。其智慧電網最佳化包括供應鏈物流、資源分配和能源消耗。
模式識別：機器學習在影像、音訊和自然語言處理中非常有用，因為它可以輕鬆及時地識別複雜的資料模式。
醫療保健：機器學習用於疾病診斷、疫情爆發；個性化患者治療計劃、個性化治療規劃、醫學影像準確性和藥物發現。它可以準確診斷、醫學影像處理、基因組資料和電子健康記錄。
金融：機器學習用於信用評分、演算法交易和欺詐檢測。
零售：機器學習還可以用於推薦系統、供應鏈或客戶服務。
欺詐檢測和網路安全：機器學習演算法可以透過檢測和即時緩解安全威脅來檢測金融交易中的欺詐行為模式，它也用於增強網路安全。
持續改進：可以定期使用新資料訓練和更新機器學習模型，使其能夠適應環境變化並隨著時間的推移而改進。

機器學習使組織能夠利用資料的力量來獲得洞察力，簡化流程並在各個行業推動創新。

機器學習的應用

如今，機器學習幾乎無處不在。但是，機器學習一些最常用的應用領域是

語音識別：它也稱為自動語音識別 (ASR)、計算機語音識別或語音到文字，它是一種利用自然語言處理 (NLP) 將人類語音轉換為書面格式的功能。為了執行語音搜尋（如 Siri）或改進文字可訪問性，許多移動裝置在其系統中集成了語音識別功能。
客戶服務：聊天機器人正在取代網站和社交媒體上的人工操作員，影響著客戶互動。聊天機器人回答運輸常見問題解答、提供個性化建議、交叉銷售產品並推薦尺寸。一些常見的例子包括電子商務網站上的虛擬代理、Slack 和 Facebook Messenger 機器人以及虛擬和語音助手。
計算機視覺：這項人工智慧技術允許計算機從數字影像、影片和其他視覺輸入中提取有意義的資訊，然後將其用於適當的操作。計算機視覺由卷積神經網路驅動，用於社交媒體上的照片標記、醫療保健中的放射成像以及汽車行業的自動駕駛汽車。
推薦引擎：AI 演算法可以幫助檢測資料中的趨勢，這些趨勢可能有助於利用過去的資料模式制定更有效的營銷策略。線上零售商使用推薦引擎為客戶提供與購買過程相關的產品推薦。
機器人流程自動化 (RPA)：RPA 也稱為軟體機器人，它使用智慧自動化技術來執行重複的手動任務。
自動股票交易：人工智慧驅動的，高頻交易平臺旨在最佳化股票投資組合，並在每天無需人工干預的情況下進行數千甚至數百萬筆交易。
欺詐檢測：機器學習能夠為銀行和其他金融部門檢測可疑交易。模型可以透過監督學習進行訓練，基於對近期欺詐交易的瞭解。異常檢測可以識別看似異常的交易，需要進行後續調查。

目標受眾

本機器學習教程專為希望瞭解機器學習基礎知識和最新進展的人員準備。從更廣泛的意義上講，ML 是人工智慧 (AI) 的一個子集，專注於開發允許計算機從資料中學習並做出預測或決策的演算法和模型，而無需對其進行明確程式設計。機器學習需要資料。這些資料可以是文字、影像、音訊、數字或影片。資料的質量和數量極大地影響機器學習模型的效能。特徵是用於預測或決策的資料質量。特徵選擇和工程包括為模型選擇和格式化最相關的特徵。

學習機器學習的先決條件

您應該對機器學習的技術方面有一個基本的瞭解。學習者應該熟悉資料、資訊及其基礎知識。瞭解資料、資訊、結構化資料、非結構化資料、半結構化資料、資料處理和人工智慧基礎知識；熟練掌握標記/未標記資料、從資料中提取特徵及其在 ML 中解決常見問題的應用是必須的。

演算法和數學模型是在探索機器學習概念之前學習的最重要的事情。這些先決條件為機器學習奠定了堅實的基礎，但同樣重要的是要了解具體的要求可能會根據機器學習模型、複雜性、尖端技術和工作的性質而有所不同。

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