关于机器学习的10件事

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人工智能的子领域“机器学习”正在企业环境中获得越来越多的关注。计算机分析数据中的模式，这些模式可用于得出结论或做出预测。在这里，我们将探讨机器学习的十件事。机器学习的众多阶段中的一些包括：准备数据、训练和测试模型、避免过拟合和欠拟合、调整超参数、部署模型以及持续学习。

机器学习的类型

机器学习有三种不同的方法：监督学习、无监督学习和强化学习。在使用监督学习训练模型时，必须将每个样本的预期结果或预测添加到数据中。与监督学习类似，无监督学习使用未标记的数据来训练模型，而不是标记的数据。在使用标记数据训练模型后，该模型可以将其获得的知识应用于未标记的数据并做出准确的预测。

训练模型而不对每个数据点关联结论或预测称为无监督学习。相反，监督学习使用标记数据来训练模型。模型被训练以自行发现数据中的模式。这有助于寻找异常情况并开发新概念。

通过奖励和惩罚，模型可以通过强化学习来训练以特定方式行事。模型通过发现和避免低效策略来确定如何最大化其收益。然后，模型可以学习如何最大化奖励的收益。机器人技术、视频游戏以及模型必须学习如何与其环境交互的其他领域通常使用强化学习方法。

机器学习的实际应用

机器学习可用于各种任务，包括图像识别、自然语言处理、欺诈检测、强化学习、推荐系统、机器人和预测分析。机器学习算法有可能跨语言翻译书面内容并在照片中识别人员。例如，金融行业可以使用机器学习来识别欺诈性交易和预测股票价值。

可以使用机器学习来分析医学影像以预测患者结果。广告中的机器学习有助于客户发现相关内容并推荐相关购买。机器学习可以通过使许多流程更加精确、高效和有见地来改进许多流程。

数据准备

数据准备至关重要，因为用于构建机器学习模型的数据质量极大地影响了性能。在模型可以学习并生成可靠的预测之前，必须适当地准备数据。这需要优先考虑信息并选择最相关的部分，并且验证所使用信息的真实性同样重要。

在清理数据时，请考虑缺失值、纠正错误并处理异常值。在机器学习系统可以使用数据之前，它必须以特定方式进行组织。确定哪些特征或属性将包含在模型中被称为“数据选择”。

模型训练

在分析数据后，可以训练不同的模型；这些模型包括决策树、神经网络和支持向量机。模型训练最大程度地减少了模型预测与训练数据之间的差异。

在训练模型时，选择最佳方法、超参数和模型架构至关重要。最佳方法将取决于问题的性质和手头的数据。超参数可用于调整算法的行为，包括其学习率和操作频率。神经网络的架构决定了其结构，直至使用的层数和节点类型。

模型评估

训练后，应检查模型以确保其正确实现。第三，使用测试数据评估模型预测未来结果的准确性。评估模型的第一步是选择合适的性能指标，包括准确率、精确率、召回率或 F1 分数。

过拟合和欠拟合

在机器学习中，平衡过拟合和欠拟合是一个艰巨的挑战。一个“过拟合”的模型变得非常复杂，并吸收了训练数据的形态。这可能会使解释最新新闻报道变得困难。欠拟合是一个问题，当模型不够精简并且无法注意到数据中的重要模式时就会发生。它也可能会阻碍你在工作中的表现。“欠拟合”描述了一个过于简单的模型。

修改偏好

超参数调整是指确定机器学习模型的超参数的适当设置。使用不同的超参数设置，模型在验证集上进行测试。可以避免过拟合和欠拟合，并且超参数调整可以显着提高模型性能。

持续学习

机器学习模型可以持续改进，因为持续学习包括使用新数据重新创建模型。持续学习允许模型随着时间的推移而改进，以适应新的情况或数据分布方法。

伦理考量

机器学习带来了伦理方面的考量，例如数据中的偏差、公平性、透明度和隐私。解决这些问题并制定负责任的做法以确保以合乎道德的方式使用机器学习技术非常重要。

结论

机器学习是解决各种环境中问题的有效方法。您需要了解机器学习的各种形式、其应用、数据准备、模型训练、模型评估、过拟合和欠拟合、超参数调整、入门和持续学习，以构建有效的机器学习模型。