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法律研究為什麼機器學習是未來？
機器學習是研究如何智慧高效地利用資料和現有演算法，使機器模仿人類執行任務並提高準確性的一個領域。它是計算機科學中發展最快的分支之一，與人工智慧並駕齊驅。機器學習可以被恰當地稱為人工智慧的一個子集，因為許多機器學習演算法和結果都屬於人工智慧。
日常任務自動化
我們生活在一個快節奏的世界，人們沒有時間手動完成日常事務。隨著 Alexa、Siri、Google Assistant 等發明的出現，近一半的人口正在轉向自動化。這使得人們能夠探索自己的其他興趣，併為複雜問題提出創造性的解決方案。
預測分析
機器學習技術廣泛用於預測未來可能發生的事件，並涉及海量資料。例如，預測哪個球隊將贏得板球或足球比賽，或者誰將贏得總統選舉，或者某個地區的明天天氣如何等等。所有這些結果都在從使用機器學習演算法構建的模型中做出最佳化決策後，以準確性和精確性進行預測。
服務創新
Google 如何知道你的亞馬遜和 Flipkart 搜尋歷史？YouTube 如何推薦你喜歡的節目和音樂影片？一方面，我們確實喜歡使用這些東西，因為它使我們的生活更舒適，但另一方面，它讓我們想知道誰是這一切背後的那個人。機器學習領域非常廣泛，可以同時專注於其不同方面。演算法的多樣性和可行性使得開發和構建以前被認為不可能構建的東西成為可能。這為各個領域的人們創造了許多就業機會。
機器學習領域的流行演算法
在技術發展的這個充滿活力的時代，幫助我們的四大機器學習演算法。
監督學習
無監督學習
半監督學習
強化學習
在監督學習中，輸入資料集被提供給模型，它找到一個合適的對映函式 y=f(x)，其中 x 是輸入。
在無監督學習方法中，我們使用合適的演算法從輸入資料中推斷模式，模型自行決定演算法。聚類問題是無監督學習的一部分。
半監督學習方法結合了我們迄今為止看到的兩種方法。它同時包含標記資料和未標記資料。
強化學習是一種基於反饋的學習方法，其中第一次試驗的結果作為我們下一次試驗的輸入。它也可以稱為一個智慧系統，透過觀察自己的反應來學習適應環境。
機器學習的職業機會
如果一個人對統計分析、自動化和開發能夠解決現實世界問題的新技術感興趣，那麼沒有什麼可以阻止他們成為機器學習工程師。讓我們看看公司尋找的教育資格 -
他/她必須是工程專業的畢業生，專業為計算機科學或資訊科技。
他/她必須獲得理學學士學位，專業為人工智慧或統計數學或計算機科學。
即使一個人沒有在上述任何專業獲得學士學位，在參加了多個線上平臺提供的機器學習短期課程後，你仍然可以作為機器學習實習生工作。
在申請任何職位之前，請確保你擅長以下方面
程式語言，如 Python（最重要的是）、C++ 和 C#。
迴歸學習
微積分和代數
統計學
機器學習的全球範圍
機器學習已成為招聘人員，特別是在西方國家，高度需求的技能。美國平均為機器學習工程師提供近 100000 美元的薪酬。他們試圖將機器學習與機器人技術和量子計算等跨學科領域相結合。這證明機器學習絕對是一個利潤豐厚且前景光明的職業。
結論
機器學習作為人工智慧的一個領域，其發展日新月異。因此，作為一名機器學習工程師，必須不斷更新自己，以瞭解最新的趨勢。像任何其他領域一樣，掌握這個領域需要付出大量的努力、奉獻和熱情。但只要堅持不懈地練習，它絕對是可能的，並且在經濟效益方面非常有回報。機器學習科學家的薪酬水平並不低於在醫療保健或金融等其他任何領域的專業人士。未來掌握在年輕人手中，他們將透過機器學習和人工智慧統治世界。
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