機器學習流程的各個方面詳解？

---

介紹

機器學習在IT和其他行業的影響正在迅速擴大。儘管仍處於早期階段，機器學習已在各行各業獲得了廣泛關注。它是研究如何對計算機進行程式設計以使其自行學習和改進。因此，機器學習關注的是利用從廣泛觀察中收集的資料來改進計算機程式。在本文“機器學習過程的各個方面”中，我們將探討機器學習背後的一些基本概念，包括其定義、它所使用的技術和演算法、其潛在的應用和示例等等。讓我們從機器學習的簡要介紹開始。

機器學習

“機器學習”一詞指的是一組技術，用於透過分析和解釋大量資料來教計算機在特定情況下自行執行。利用過去的經驗和對未來的估計，機器學習可以教計算機模擬人類行為。

機器學習是指將資料和結果都輸入計算機以生成一個程式，該程式隨後可用於傳統的程式設計中。在傳統的程式設計中，資料和程式都輸入計算機並執行以獲得結果。機器學習是一個自動化過程，而傳統的程式設計則更像是一個手動過程。機器學習可以加快使用者洞察、減輕決策中的偏差，並增加嵌入式資料的價值。

機器學習的方面

機器學習主要有三個關鍵方面：

• 任務 - 任務是我們關注的主要問題/難題。預測、建議、估計等都可能構成這個問題。

• 經驗 - 這意味著從過去的經驗中學習，並利用這些資訊來估計和解決未來的問題。

• 效能 - 這是機器解決機器學習問題或完成機器學習任務並獲得最佳結果的能力。然而，結果可能會因底層機器學習任務的性質而差異很大。

不同型別的機器學習

在機器學習中，主要有三種技術或型別。

• 監督學習

• 無監督學習

• 強化學習

監督學習

當機器同時擁有已正確標記的輸入和輸出資料時，監督學習就能發揮作用。可以透過將其與一組有效的標籤進行比較來驗證模型的準確性。能夠對未來做出準確預測是監督學習方法的主要優勢，它依賴於標記的示例和先前的資料進行訓練。首先，它檢視已經瞭解的訓練資料集，然後新增一個隱含的函式來預測輸出值。在這個整個學習過程中，它還會預測錯誤並使用演算法來修正它們。

示例 - 我們得到的資料中包含標記為樹的影像，現在我們的模型已經根據給定的輸入集學習了什麼是樹。現在它可以預測給定的影像是否是樹。

一些監督學習演算法包括：

• 隨機森林

• 線性迴歸

• 邏輯迴歸

• XGBoost

• 決策樹

• 人工神經網路。

無監督學習

在無監督學習中，系統僅使用輸入樣本或標籤進行訓練，但輸出是不確定的。與監督學習相反，訓練資料既沒有分類也沒有標記；因此，計算機不能總是提供正確的輸出。

無監督學習在實際業務場景中應用較少，但它支援資料探索，並且可以從資料集中得出結論，以表徵未標記資料的底層結構。

例如，如果我們得到的資料包含三個類別（A、B和C）。我們只得到輸入，沒有輸出。因此，我們的模型將劃分資料並將資料排列到特定的類別中，但我們不能確定資料是否被劃分為特定的類別。

一些無監督學習演算法包括：

• K均值

• 聚類

強化學習

強化學習是一種基於反饋的機器學習方法。在這種型別的學習中，個體（計算機程式）必須探索環境，執行動作，並根據其行為獲得獎勵作為反饋。對於每個好的動作，它們會獲得正獎勵；對於每個壞的動作，它們會獲得負獎勵。強化學習代理的目標是最大化正獎勵。由於沒有標記資料，代理只能透過經驗來學習。

機器學習的應用

機器學習現在幾乎應用於各個領域，無論是醫療、營銷、金融還是IT領域。

機器學習的一些主要應用包括：

• 醫療保健和診斷 - 在醫療保健行業，機器學習用於生成神經網路。透過訪問有關患者病情、X光片、CT掃描以及大量測試和篩查的資料來源，這種自學習神經網路幫助醫生提供更好的護理。

• 營銷 - 機器學習幫助營銷人員制定各種創意，進行測試和評估，以及分析資料集。它使我們能夠根據大量資料的概念生成快速預測。鑑於大多數交易都是由使用機器學習演算法的機器人進行的，它對於股票營銷尤其有用。

• 影像識別 - 影像識別是機器學習的一個重要應用，用於識別物體、人物和地點等。人臉檢測和自動好友標記是Facebook、Instagram等使用的影像識別的最著名應用。

結論

本文向我們介紹了一些基本的機器學習原理和機器學習的各個方面。現在，我們可以說機器學習有助於開發能夠從過去的經驗中學習並更快執行的智慧機器。我們討論了機器學習的型別。