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機器學習 - 入門指南
近年來，隨著企業和個人生成的資料量呈指數級增長，機器學習已成為一個越來越重要的課題。從自動駕駛汽車到流媒體平臺上的個性化推薦，機器學習演算法現在已被廣泛應用於各種應用中。
讓我們來探討一下機器學習究竟是什麼。
什麼是機器學習？
機器學習是人工智慧的一個子領域，它使機器能夠從資料中學習，而無需顯式程式設計。
顧名思義，它指的是機器學習和表現出類似於人類的“智慧行為”的能力。機器學習使用資料和演算法來學習資料中隱藏的模式，並對新的未見資料進行預測。
你有沒有想過亞馬遜是如何準確地推薦你可能喜歡或想要購買的東西？或者電子郵件是如何被過濾到主要郵件、社交郵件和促銷郵件中的？這一切都要歸功於機器學習。
機器學習的型別
我們可以將機器學習演算法分為三種不同的型別：監督學習、無監督學習和強化學習。讓我們詳細討論這三種類型：
監督學習
監督學習使用標記資料集來訓練演算法，以理解資料模式並預測結果。例如，將郵件過濾到收件箱或垃圾郵件資料夾。
監督學習可以進一步分為兩種型別：分類和迴歸。
以下是幾種廣泛使用的監督學習演算法：
無監督學習
無監督學習是一種機器學習型別，它使用未標記的資料集來發現模式，而無需任何明確的指導或指令。例如，客戶細分，即將公司的客戶劃分為反映相似性的群體。
此外，我們可以將無監督學習演算法分為三種類型：聚類、關聯和降維。
以下是一些常用的無監督學習演算法：
- K均值聚類
- 主成分分析 (PCA)
- 層次聚類
- DBSCAN 聚類
- 凝聚層次聚類
- Apriori 演算法
- 自動編碼器
- 受限玻爾茲曼機 (RBM)
強化學習
強化學習演算法在資料集上進行訓練，透過最小化試錯法來做出決策並獲得最佳結果。例如，機器人技術。
以下是一些常見的強化學習演算法：
- Q學習
- 馬爾可夫決策過程 (MDP)
- SARSA
- DQN
- DDPG
機器學習的用例
讓我們討論一些不同型別的機器學習演算法的重要現實用例
監督學習
以下是監督學習的一些現實用例：
- 影像分類
- 垃圾郵件過濾
- 房屋價格預測
- 簽名識別
- 天氣預報
- 股票價格預測
無監督學習
無監督機器學習的一些用例如下：
- 異常檢測
- 推薦系統
- 客戶細分
- 欺詐檢測
- 自然語言處理
- 遺傳搜尋
強化學習
以下是強化學習的一些應用示例：
- 自動駕駛汽車
- 機器人技術
- 遊戲
學習機器學習的先決條件
要開始學習機器學習，你應該對計算機科學基礎知識有一些基本的瞭解。除了基本的計算機科學知識外，你還應該熟悉以下內容：
- 程式語言
- 庫和包
- 數學和統計學
讓我們逐一討論上述三個先決條件。
程式語言：Python 或 R
有很多程式語言，如 C++、Java、Python、R、Julia 等，都可用於機器學習開發。你可以從你選擇的任何程式語言開始。Python 程式設計被廣泛用於機器學習和資料科學。
在本機器學習教程中，我們將使用 Python 和/或 R 程式設計來實現示例程式。
在開始本教程之前，以下是一些需要學習的基本主題：
- 變數、基本資料型別
- 資料結構：列表、集合、字典
- 迴圈和條件語句
- 函式
- 字串格式化
- 類和物件
庫和包
為了開始本機器學習教程，我們建議你熟悉一些庫、包和模組，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等。
由於在本教程中我們使用的是 Python 程式設計，因此你應該對以下庫/包/模組有一些基本的瞭解：
NumPy - 用於數值計算。
Pandas - 用於資料處理和預處理。
Scikit-learn - 幾乎實現了所有機器學習演算法，例如線性迴歸、邏輯迴歸、K均值聚類、K近鄰演算法等。
Matplotlib - 用於資料視覺化。
數學和統計學
數學和統計學在開發機器學習和資料科學相關應用中起著重要的作用。入門不需要高階數學，但它有助於更詳細地理解機器學習概念。
在開始機器學習教程之前，通常建議您先熟悉以下主題：
代數
變數、係數、函式。
線性方程、對數和對數方程、S型函式。
線性代數
向量和矩陣、矩陣乘法、點積
張量和張量秩
統計和機率
均值、中位數、眾數、異常值和標準差
能夠閱讀直方圖
機率、條件機率、貝葉斯規則
微積分
導數、梯度或斜率的概念
偏導數
鏈式法則
三角學
三角函式（特別是 tanh）在啟用函式中的應用
機器學習入門
您可能想知道機器學習是否很難學習？答案絕對是否定的；您需要對數學、計算機科學和編碼有紮實的理解，並且應該緊跟人工智慧趨勢。 嗯，在機器學習方面取得優異成績是每個科技愛好者都夢寐以求的，但卻不知道從哪裡開始，所以這裡有一些步驟可以幫助您入門。
步驟 1 - 學習先決條件
有一些先決條件可以為理解演算法和機器學習模型的工作方式奠定基礎。從學習以下基礎知識開始：
- 任何程式語言，例如 Python 或 R。
- 庫和包
- 數學和統計學（如微積分、線性代數等）
步驟 2 - 學習機器學習基礎知識
在深入學習機器學習之前，掌握其基礎知識非常重要。這包括學習不同型別的機器學習方法，例如迴歸、分類、聚類、降維等。
在本機器學習教程中，我們涵蓋了從基礎到高階的所有機器學習概念及其實現。您只需要按章節學習教程並練習程式設計示例即可。
步驟 3 - 探索機器學習演算法
演算法是機器學習的基礎，它允許計算機觀察資料模式並預測輸出。探索並理解重要的演算法，例如 **樸素貝葉斯、隨機森林、決策樹** 等。這將幫助您理解演算法的工作流程。
步驟 4 - 選擇機器學習框架/庫
機器學習有不同的工具、框架、軟體和平臺。具有挑戰性的任務是根據您的模型選擇最佳工具。掌握機器學習工具使您能夠處理資料、訓練模型、發現新方法和建立演算法。一些常用的機器學習工具是 **Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch** 等。
除了工具和演算法之外，熟練掌握 NumPy、SciPy、Matplotlib 等庫，對您的機器學習之旅大有裨益。
步驟 5 - 使用真實資料進行練習
資料集是任何機器學習演算法的支柱。這涉及將大量資料分組到一個集合中。資料集用於訓練和測試演算法、分析模式和獲得見解。
有很多網站，如 **Kaggle**、谷歌資料集搜尋等，提供公開可用的資料集。
使用即時資料進行練習將幫助您瞭解資料清洗、資料預處理和資料分析。一旦您開始處理資料，您將能夠為問題陳述選擇合適的演算法和適合它的資料集。
步驟 6 - 建立您自己的專案
掌握基礎知識後，就可以根據您選擇的問題陳述建立自己的專案了。這將幫助您應用到目前為止所學的內容，並進一步發展您的技能。
您可以從簡單的演算法開始，例如使用預處理資料集的分類或推薦系統，然後在您感到舒適後轉向開發複雜的演算法。
步驟 7 - 參與機器學習社群
加入機器學習社群，例如 **Github**，這是與具有與您相似興趣的人們聯絡的好方法。透過這些社群，您將有機會向他人學習、分享經驗並獲得專案反饋。這有助於您保持學習和成長的動力。