機器學習中有哪些有趣的主題？

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機器學習的主要目標是使系統改變其行為，使其行為透過所選行為反映正確行為的程度變得更加準確和一致。想象一下你正在與電腦玩遊戲。一開始你每次都會贏，然後慢慢地，經過多次遊戲後，電腦開始贏；它開始打敗你，直到你無法獲勝。

電腦正在學習如何獲勝，否則我們會對它失去興趣，甚至無法理解。它從我們身上學習如何玩遊戲，它利用我們遊戲中的技巧和策略，然後在這個遊戲中變得完美。這是一種學習的形式。他們已經發表了許多關於ICML和ICLR中強化學習的科研論文。這些論文既引人入勝，又很有研究價值。

機器學習的型別和演算法

在所有機器學習中引人入勝的主題中，風格和型別名列前茅。四個主要的演算法如下所示。

• 監督學習

• 無監督學習

• 強化學習

• 進化學習

1) 監督學習

提供帶有正確目標的樣本訓練集，並且基於此訓練集，模型學習正確地識別所有可能的輸入。我們也可以稱之為從示例中學習。

2) 無監督學習

不提供正確的目標。相反，系統嘗試識別輸入之間的模式，因此具有某些共同點的輸入會彼此分組。無監督學習的統計方法被稱為估計。

3) 強化學習

這幾乎介於監督學習和無監督學習之間。模型被告知何時結果不理想，但並沒有被告知如何改進。它需要嘗試不同的選擇，直到找到獲得所需結果的方法。強化學習也被稱為帶有評論者的學習，因為評論者對結果進行評分，但不提供改進建議。

4) 進化學習

生物進化可以被視為一種學習過程，其中生物體適應以提高其生存率和在其環境中繁殖的機會。

機器學習的過程

假設你有一個你希望用機器學習來解決的問題，例如拋硬幣的結果。這在前面已經描述過。它使用可以選擇、輸入和調整以適應問題的機器學習模型來簡潔地掃描系統。

資料收集和預處理

這需要採取許多步驟，因為資料位於不同的地方並採用不同的格式。正確地整合它們很困難，就像確保資料乾淨一樣；它沒有大的錯誤，缺少資料等等，因為這通常很難。對於監督學習，還需要目標事實，這可能需要相關領域專家的參與。

特徵選擇

它包括識別對所研究問題最有用的特徵。這始終需要對資料和問題的先前瞭解。

演算法選擇

我們需要選擇適合問題的模型，例如監督學習、無監督學習、強化學習和進化學習。

引數和模型選擇

許多模型包含必須手動設定或需要試驗才能找到最佳值的引數。

訓練

資料集或模型和引數指令應使用計算資源來參考資料以預測新的資料問題。

評估

在部署模型之前，必須針對未經訓練的資料對其準確性進行測試和評估。這通常涉及人類專家與模型預測之間的比較。

結論

因此，最終，我們可以得出結論，機器學習在技術上改變了世界。它使機器能夠以理性的方式思考、行動和思考。它極大地改變了世界。例如，最終，世界不需要任何人力。他們需要機器來工作，來思考機器像人類一樣工作，並且他們將從人類中消失。使用機器學習技術非常有用，但是過度有用對世界不利。