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機器學習 - 簡介
機器學習簡介
我們正生活在“資料時代”，這個時代擁有更強大的計算能力和更多的儲存資源。這些資料或資訊日益增多，但真正的挑戰在於如何理解所有這些資料。企業和組織正試圖透過利用來自資料科學、資料探勘和機器學習的概念和方法來構建智慧系統。其中，機器學習是計算機科學領域最令人興奮的領域之一。稱機器學習為提供資料意義的演算法的應用和科學，並不過分。
什麼是機器學習？
機器學習 (ML) 是人工智慧的一個子領域，它使機器能夠從資料中學習，而無需明確程式設計。
在機器學習中，演算法開發是核心工作。這些演算法在資料上進行訓練，以學習隱藏的模式並根據其學習到的內容進行預測。整個演算法訓練過程稱為模型構建。
機器學習是如何工作的？
機器如何從模型中學習的機制主要分為三個部分：
決策過程 - 根據提供給模型的輸入資料和輸出標籤，它將產生關於識別模式的邏輯。
成本函式 - 它是預期值和預測值之間誤差的度量。這用於評估機器學習的效能。
最佳化過程 - 透過調整訓練階段的權重，可以最小化成本函式。演算法將重複評估和最佳化過程，直到誤差最小化。
機器學習的必要性
目前，人類是地球上最聰明、最先進的物種，因為他們能夠思考、評估和解決複雜問題。另一方面，人工智慧仍處於起步階段，在許多方面尚未超越人類智慧。
那麼問題是，為什麼要讓機器學習呢？這樣做的最合適的理由是“根據資料做出高效且大規模的決策”。
最近，組織正在大量投資於人工智慧、機器學習和深度學習等新技術，以從資料中獲取關鍵資訊，執行各種現實世界的任務並解決問題。我們可以稱之為機器做出的資料驅動型決策，特別是為了自動化流程。
這些資料驅動的決策可以代替程式設計邏輯，用於無法內在地進行程式設計的問題。事實是我們離不開人類智慧，但另一方面，我們都需要以高效的方式在大規模解決現實世界的問題。這就是機器學習的必要性產生的原因。
機器學習的歷史
機器學習的歷史可以追溯到 1959 年，當時阿瑟·塞繆爾發明了一個程式，該程式計算跳棋中每一側的獲勝機率。
好吧，機器學習幾十年來的發展始於一個問題：“機器能夠思考嗎？”然後是 1960 年到 1970 年間神經網路的興起。機器學習繼續透過貝葉斯網路和決策樹學習等統計方法發展。
深度學習的革命始於 2010 年代，當時自然語言處理、卷積神經網路和語音識別等任務不斷發展。如今，機器學習已經成為一項革命性的技術，已成為從醫療保健到金融和交通等所有領域的組成部分。
機器學習方法
機器學習模型主要可以分為以下四種類型：
- 監督機器學習
- 無監督機器學習
- 半監督機器學習
- 強化機器學習
讓我們詳細探討以上每種機器學習型別。
監督機器學習
在監督機器學習中，演算法在標記資料上進行訓練，這意味著為每個輸入都提供了正確的答案或輸出。然後，演算法使用這些標記資料對新的、未見過的資料進行預測。
無監督機器學習
在無監督機器學習中，演算法在未標記資料上進行訓練，這意味著沒有為每個輸入提供正確的輸出或答案。相反，演算法必須自行識別資料中的模式和結構。
半監督機器學習
半監督機器學習是一種機器學習技術，它是監督學習和無監督學習的結合，因為它使用大部分未標記資料集和少量標記資料來訓練演算法，優選用於分類和迴歸任務。
強化機器學習
在強化機器學習中，演算法透過接收獎勵或懲罰形式的反饋來學習，這些反饋基於其行為。然後，演算法使用此反饋來調整其行為並提高效能。
機器學習用例
機器學習已經成為我們生活中不可或缺的一部分。它廣泛應用於各個行業，尤其是在涉及處理海量資料的行業。機器學習的一些用例包括
推薦系統
它們是軟體引擎，旨在根據使用者的喜好、之前與應用程式的互動等向用戶推薦商品。這有助於增強使用者體驗，從而增加企業的銷售額。
語音助手
它是一種數字助手，它基於語音識別、語言處理演算法和語音合成來聆聽特定的語音命令，並以使用者詢問的相關資訊進行回應。
欺詐檢測
它是識別系統或組織內異常活動的過程，主要用於金融領域以識別欺詐性交易。演算法經過訓練以監控交易、行為和模式，以識別可報告並進一步調查的可疑活動。
醫療保健
機器學習廣泛應用於醫療保健領域，用於診斷疾病、提高醫學影像的準確性和個性化患者治療。
機器人流程自動化 (RPA)
也稱為軟體機器人，RPA 使用智慧自動化技術來執行重複的手動任務。
無人駕駛汽車
擁有能夠自動駕駛的汽車的想法將技術提升到了另一個水平。儘管這些技術背後的演算法和技術堆疊非常先進，但核心是機器學習。最常見的例子是特斯拉汽車，它們經過充分測試和驗證。
計算機視覺
這側重於使計算機能夠識別和理解影像和影片。它們試圖執行和自動化複製人類能力的任務，例如面部識別。
機器學習的優勢
- 自動化 - 利用機器學習，可以無縫地完成每個任務，尤其是重複性任務，從而節省人類的時間和精力。例如，聊天機器人的部署改善了客戶體驗並減少了等待時間。而人工座席可以專注於處理創造性和複雜問題。
- 提升使用者體驗和決策制定 - 機器學習模型可以分析和洞察大型資料集，從而輔助決策制定。機器學習還可以實現產品和服務的個性化，從而增強客戶體驗。演算法會分析客戶偏好和過往行為，推薦能夠提升零售體驗和使用者體驗的產品。
- 廣泛的應用性 - 這項技術擁有廣泛的應用範圍。從醫療保健和金融到商業和營銷，機器學習幾乎應用於所有行業，以提高生產力。
- 持續改進 - 機器學習演算法的設計理念是持續學習，從而提高準確性和效率。每次模型重新訓練資料，決策都會得到改進。
機器學習的缺點
- 資料獲取 - 機器學習中最關鍵也是最困難的任務是收集資料。每種機器學習演算法都需要相關、無偏見且質量良好的資料。更好的資料將帶來更好的機器學習模型效能。
- 結果不準確 - 機器學習的另一個主要挑戰是演算法生成結果的可信度。
- 出錯的可能性 - 機器學習依賴於資料和演算法兩個方面。這兩個方面中的任何不準確或偏差都可能導致錯誤和不準確的結果。例如，如果訓練資料集很小，則演算法無法完全理解模式，從而導致偏差和不相關的預測。
- 維護 - 機器學習模型必須持續維護和監控，以確保其隨著時間的推移保持有效和準確。
機器學習中的挑戰
儘管機器學習取得了進步，但仍有一些挑戰和侷限性需要解決。
- 資料隱私 - 機器學習模型高度依賴於資料。有時，這些資料可能是個人資訊。在考慮隱私和安全問題的同時，收集的資料應僅限於模型所需的資料。這也需要在使用敏感資料與保護個人隱私之間取得平衡。關鍵任務包括有效的匿名化、資料保護和資料安全。
- 對就業的影響 - 機器學習承擔了可以自動化的角色和任務，例如資料錄入和客戶服務等領域的工作。同時，它也創造了與資料準備和演算法開發相關的工作機會，例如資料科學家、機器學習工程師等等。機器學習推動人力資源轉向資料驅動的決策和創造力。
- 偏見和歧視 - 在隱私考慮方面，一些敏感屬性（如種族和性別）必須受到保護，避免被不當使用，防止歧視。
- 倫理考量 - 有助於評估這些機器學習演算法對個人、社會和各個行業的影響。這些倫理的目的是建立一些指導方針，以維護透明度、問責制和社會責任。
機器學習演算法與傳統程式設計
機器學習演算法和傳統程式設計之間的區別在於它們如何被程式設計來處理任務。以下表格列出了基於不同標準的一些比較。
| 標準 | 機器學習演算法 | 傳統程式設計 |
|---|---|---|
| 解決問題的方法 | 計算機透過在大型資料集上訓練模型來學習。 | 以手動程式設計的程式碼形式向計算機提供明確的規則供其遵循。 |
| 資料 | 它們高度依賴於資料，資料決定了模型的效能。 | 它們對資料的依賴較少，因為輸出取決於編碼的邏輯。 |
| 問題的複雜性 | 最適合複雜問題，例如影像分割或自然語言處理，這些問題需要識別資料中的模式和關係。 | 最適合具有明確結果和邏輯的問題。 |
| 靈活性 | 它非常靈活，可以適應不同的場景，特別是由於模型可以透過新資料重新訓練。 | 它的靈活性有限，因為更改需要手動完成。 |
| 結果 | 機器學習的結果是不可預測的，因為它取決於訓練資料、模型以及許多其他因素。 | 如果已知問題和邏輯，則可以準確預測傳統程式設計的結果。 |
機器學習與深度學習
深度學習是機器學習的一個子領域。它們之間的實際區別在於演算法的學習方式。
在機器學習中，計算機使用演算法從大型資料集中學習，以執行預測和推薦等任務。而深度學習則使用類似人腦的複雜演算法結構。
與機器學習模型相比，深度學習模型在解決複雜問題方面的有效性更高。例如，自動駕駛汽車通常使用深度學習開發，它可以透過影像分割識別“掉頭”標誌，而如果使用機器學習模型，則需要選擇標誌的特徵，然後使用分類器演算法進行識別。
機器學習與生成式AI
機器學習和生成式AI是不同的分支，具有不同的應用。機器學習用於預測分析和決策制定，而生成式AI則專注於建立內容，包括基於現有模式的逼真影像和影片。
機器學習的未來
機器學習無疑將成為下一代技術變革的推動力量。自動化機器學習和合成資料生成是新興的發展，使機器學習更加易於訪問和高效。
一項採用機器學習的重要技術是量子計算。它利用量子力學的現象來建立同時表現出多種狀態的系統。這些先進的量子演算法用於高速處理資料。AutoML是另一項將自動化與機器學習相結合的技術。它可能包括從原始資料到開發可部署模型的每個階段。
多模態AI是一種人工智慧系統，用於有效地解釋和分析多感官輸入，包括文字、語音、影像和感測器資料。生成式AI是機器學習的另一個新興應用，專注於建立模仿現有模式的新內容。其他一些對機器學習產生影響的新興技術包括邊緣計算、機器人技術等等。
如何學習機器學習？
入門機器學習可能看起來令人生畏，但藉助合適的資源和指導，它可以成為一段有益的經歷。以下是機器學習入門的分步指南 -
步驟 1 - 學習機器學習基礎知識
在深入學習機器學習之前，瞭解基礎知識非常重要。這包括學習資料型別、統計學、演算法以及Python等程式語言。網上有很多課程、書籍和教程可以幫助你入門。
步驟 2 - 選擇機器學習框架
一旦你對機器學習有了基本的瞭解，就可以選擇一個框架了。有很多流行的機器學習框架可用，包括TensorFlow、PyTorch和Scikit-Learn。每個框架都有自己的優點和缺點，因此選擇一個與你的目標和專業知識相符的框架非常重要。
步驟 3 - 使用真實資料進行練習
學習機器學習的最佳方法之一是使用真實資料進行練習。你可以在Kaggle或UCI機器學習庫等網站上找到公開可用的資料集。使用真實資料進行練習將幫助你瞭解如何清理、預處理和分析資料，以及如何為不同型別的問題選擇合適的演算法。
步驟 4 - 構建自己的專案
隨著你獲得更多機器學習經驗，開始構建自己的專案非常重要。這將幫助你應用所學知識，並進一步發展你的技能。你可以從簡單的專案開始，例如構建推薦系統或情感分析工具，然後隨著你對流程越來越熟悉，再轉向更復雜的專案。
步驟 5 - 參與機器學習社群
加入機器學習社群（例如線上論壇或聚會）是與其他對該領域感興趣的人建立聯絡的好方法。你可以向他人學習，分享自己的經驗，並獲得專案反饋。這可以幫助你保持動力和參與度，並持續學習和成長。