資料結構
網路
關係型資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法律研究為什麼您應該關注機器學習？
當我提到機器學習時，它讓我想起了機械工程專業本科生的課程。但這並不是關於機器學習的課程，也與您平時的專業知識無關。主題相同，但內容卻不同。所以在我們探討為什麼應該關注機器學習之前，我們應該先了解什麼是機器學習。
什麼是機器學習？
機器學習是人工智慧 (AI) 的一個子類別，或者說是一種型別，它賦予計算機無需顯式程式設計即可學習的特權。它主要關注開發能夠在每次遇到新資料時都定期更改的計算機程式。
如果您觀察到，機器學習的過程與資料探勘非常相似，因為這兩個系統都透過查詢特定模式來搜尋資料。但不同之處在於，在資料探勘中，資料是為了人類理解而提取的，而在機器學習中，資料用於搜尋資料中的模式並相應地調整程式操作。
為什麼機器學習很重要？
現在回到主題，最近機器學習在市場上一直是熱門話題。所以它不僅僅是針對機械或土木工程專業的學生。即使您不是其中之一，也從未以開發者的身份從事過這方面的工作，您對它一無所知，但您仍然作為客戶或消費者瞭解機器學習現象。
困惑？好的，讓我們以一個線上購物網站為例，比如Myntra。現在，每次您在Myntra中將商品新增到購物車時，您都會看到一系列您可能喜歡的其他推薦商品。網站如何知道您的喜好或偏好？網站之所以知道，是因為機器學習。因此，機器學習是能夠學習然後根據給定資料建立自己規則集的計算機程式的演變。
標準應用程式與機器學習應用程式
同樣，開發任何標準應用程式都與開發機器學習應用程式非常不同。在這裡，您不僅要為單個問題編寫程式碼。在機器學習中，演算法的建立具有獲取資料然後根據最初給出的資料建立自身邏輯的能力。正如我們看到的Myntra示例一樣，那裡使用關於客戶行為和銷售的資料來列出客戶可能感興趣的推薦產品。
我們不能說購物車中的商品與任何其他產品之間存在一一對應的關係。就像營銷人員建議您一起購買某些商品一樣，而不是僅僅總結現有資料、您的訪問以及所有銷售的所有資訊，然後使用該分析來假設行為並規範相關的推薦。這樣，隨著新產品的出現，新的資料作為輸入，頻繁地調整和改進推薦結果。
為什麼現在要關注機器學習？
這是一個非常有效的問題，為什麼人們應該關心機器學習。問題是，隨著物聯網和互聯裝置速度的不斷提高，我們可以訪問關於任何事物的任何資訊。隨著資料的增長，管理和了解我們所知的資訊的需求也在增長。
由於許多公司都依賴機器學習，因此他們在該領域擁有很大的發展機會。您可以隨時嘗試以開發者的身份嘗試一下，並瞭解其工作原理。同時瞭解它如何增強和提高特定產品的價值。
機器學習的型別
機器學習是一個廣闊的領域。因此，為了透過某些措施對資料和資訊進行分類，機器學習的概念被廣泛地分為四種不同的型別。如下所示：
監督學習
在這種型別的學習中，訓練資料集包括具有已知輸出結果的輸入。這有助於機器學習，直到它們能夠熟練地自行應用標籤。建議在監督或適當指導下進行監督學習。
例如，您想建立一個面部檢測演算法，該演算法不僅可以檢測面部，還可以提供景觀、動物、瀑布、建築物等的影像及其各自的標籤，直到機器能夠獨立識別或檢測任何未標記圖片中的面部。
無監督學習
在這種型別的學習中，機器區分未標記的資料，並根據其檢測或觀察到的各種相似性對其進行分類。這種型別的學習不需要監督或指導。讓我們以相同的面部檢測演算法為例，在這裡也繼續使用它。這裡發生的情況是，機器提供上面提到的影像，但沒有提及標籤。
機器可以根據一些共享特徵對影像進行聚類。例如，城市景觀的銳利線條將其與圓形面部區分開來。但機器無法說出圓形面部影像是面部。無監督學習程式通常用於檢測資料集中的分組，這些分組可能對人眼來說非常困難，事實上是不可能的，檢測更是完全不可能的。
半監督學習
半監督學習可以看作是監督學習和無監督學習的混合體。當給定資料量很大，但只有一部分是標記資料時，可以使用這種型別的學習。因為可以使用監督學習技術來預測其標籤。
這種型別的學習在標記成本與未標記資料相比非常高的情況下非常有用，而未標記資料非常便宜。許多機器學習研究人員認為，未標記資料與少量標記資料一起使用，可以顯著提高學習精度。
強化學習
此類機器學習的動機來自行為心理學。它處理軟體代理如何決定在任何情況下采取行動以最大化某種累積獎勵的概念。由於其普遍性，這個問題被許多其他學科研究，例如博弈論、控制論、運籌學、資訊理論、基於模擬的最佳化、多智慧體系統、群體智慧、統計學和遺傳演算法。
強化學習與監督學習非常不同，因為既沒有呈現準確的輸入/輸出，也沒有明確糾正次優操作。它高度關注線上效能，包括在探索（即進入未知領域）和利用（即當前知識）之間找到和保持平衡。
機器學習的缺點
機器學習的最大優勢之一是，與任何其他方式相比，它使我們能夠快速完成事情。儘管它不能解決我們仍然無法解決的問題，但它可以輕鬆地處理大量資料，並根據這些資料有效地建立聯絡和預測。
這再次變得非常重要，因為透過物聯網和許多連線裝置連線的資料不斷增長。機器學習的功能不會侷限於任何特定部門，而是會惠及各個行業。它只需要更好地理解資料。例如，如果它是一個製造工廠，那麼它試圖預測維修，或者他們計劃製造一輛無人駕駛汽車。
目前正在享受機器學習功能的一些行業包括Facebook Bots小組、Facebook資料探勘/機器學習/人工智慧小組、LinkedIn機器學習和資料科學小組、LinkedIn模式識別、資料探勘、機器智慧和學習小組、LinkedIn機器學習連線小組、Reddit/機器學習、Quora機器學習、亞馬遜、Myntra、Flipkart等線上購物網站以及當前的聊天機器人趨勢。
260 次瀏覽
