机器学习 (ML) 教程

机器学习，通常缩写为ML，是人工智能 (AI)的一个分支，致力于算法开发和统计模型，使计算机能够从数据中学习并进行预测或决策，而无需被明确编程。因此，简单来说，机器学习允许计算机从数据中学习并做出决策或预测，而无需被明确编程来执行这些操作。从本质上讲，机器学习算法从数据中学习模式和关系，使它们能够从实例中进行泛化，并对新的和未发现的数据进行预测或得出结论。

机器学习是如何工作的？

广义上讲，机器学习过程包括项目设置、数据准备、建模和部署。下图演示了机器学习的常见工作流程。它遵循一些步骤来完成任务；其工作流程的顺序过程如下：

机器学习的阶段

机器学习的详细顺序过程包括一些步骤或阶段，具体如下：

1. 数据收集：数据收集是机器学习过程中的第一步。数据是机器学习的基础部分，数据的质量和数量会对模型性能产生直接影响。不同的来源，如数据库、文本文件、图片、声音文件或网络抓取，可用于数据收集。数据收集完成后，需要将其准备用于机器学习。此过程是为了将数据组织成适当的格式，例如CSV文件或数据库，并确保它们对解决您的问题有用。
2. 数据预处理：数据预处理是机器学习过程中的一个关键步骤。它涉及删除重复数据、修复错误、管理缺失数据（通过消除或填充）、以及调整和格式化数据。预处理提高了数据的质量，并确保您的机器学习模型能够正确读取它。此步骤可以显著提高模型的准确性。
3. 选择合适的模型：下一步是选择一个机器学习模型；一旦数据准备就绪，我们就将其应用于ML模型，例如线性回归、决策树和神经网络，这些模型可以选择来实现。模型的选择通常取决于您正在处理的数据类型和您的问题。在选择要应用的模型时，应考虑数据的大小和类型、复杂性和计算资源。
4. 训练模型：选择模型后，下一步是用已准备好的数据对其进行训练。训练是指将数据连接到模型，并使其能够调整其参数以更准确地预测输出。在训练过程中必须避免过拟合和欠拟合。
5. 评估模型：一旦模型训练完成，在部署之前评估其性能非常重要。这意味着模型必须在训练期间无法看到的新的数据上进行测试。用于评估模型性能的常见指标包括分类问题的准确性、二元分类问题的精度和召回率，以及回归问题的均方误差。
6. 超参数调整和优化：评估模型后，您可能需要调整其超参数以使其更有效。超参数调整的技术包括网格搜索（尝试不同的参数组合）和交叉验证（将数据分成子集并在每个子集上训练模型），以确保模型在不同的数据集上都能表现良好。
7. 预测和部署：一旦模型被编程和优化，它就可以准备好估计新数据了。这是通过将新数据添加到模型中，并使用其输出进行决策或其他分析来完成的。此模型的部署涉及将其集成到生产环境中，使其能够处理现实世界的数据并提供及时的信息。

机器学习的类型

机器学习模型分为以下几类

1. 监督机器学习 (SVM)：监督机器学习使用标记数据集来训练算法对数据进行分类或预测结果。当输入数据输入到模型中时，其权重会发生修改，直到其适应模型；此过程称为交叉验证，它确保模型不过拟合或欠拟合。
   
   监督学习帮助组织扩展解决现实世界挑战的能力，例如将垃圾邮件分类到与收件箱不同的文件夹中。监督学习的不同方法包括神经网络、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、随机森林和SVM。
2. 无监督机器学习：无监督机器学习使用机器学习方法分析和聚类未标记的数据集。算法在没有人工干预的情况下查找隐藏的模式或数据分组。此方法可用于探索性数据分析、交叉销售、客户细分以及图像和模式识别。
   
   它还通过使用主成分分析 (PCA) 和奇异值分解 (SVD) 等主要方法进行降维来减少模型特征。神经网络、K均值聚类和概率聚类是一些流行的无监督学习方法。
3. 半监督学习：顾名思义；半监督学习是监督学习和无监督学习的结合。此方法使用标记和未标记的数据来训练ML模型以执行分类和回归任务。半监督学习是解决用户没有足够标记数据来用于监督学习算法问题的最佳实践。
   
   因此，它是解决数据部分标记或未标记问题的合适方法。自训练、协同训练和基于图的标记是一些流行的半监督学习方法。

4. 强化机器学习：强化机器学习 是一种机器学习模型，类似于监督学习，但它不使用样本数据来训练算法。这种模型通过试错来学习。
   
   一系列好的结果将得到强化，从而为特定问题创建最佳方案或策略。

常见的机器学习算法

几种机器学习算法被广泛使用。其中包括

• 神经网络：神经网络的功能类似于人脑，由多个相互连接的处理节点组成。神经网络擅长模式识别，并被用于各种应用，例如自然语言处理、图像识别、语音识别和图像生成。
• 线性回归：该算法使用变量之间的线性关系来预测数值。例如，线性回归可用于根据特定区域的过去数据预测房价。
• 逻辑回归：这种监督学习方法预测分类变量，例如对问题的“是/否”回答。它适用于垃圾邮件分类和生产线质量控制等应用。
• 聚类：聚类算法使用无监督学习来查找数据中的模式并相应地组织数据。计算机可以通过识别人类忽略的数据项之间的差异来协助数据科学家。
• 决策树：决策树可用于对数据进行分类以及进行回归分析，回归分析预测数值。树状结构可以用来表示决策树中使用的链接决策的分支序列。与神经网络不同，决策树易于验证和审计。
• 随机森林：ML 通过整合来自不同决策树的结果来预测值或类别。

机器学习的重要性

机器学习在自动化、从数据中提取见解和决策过程中发挥着重要作用。由于以下原因，它具有重要意义

• 数据处理：机器学习变得如此重要的主要原因是处理大量数据并使其具有意义。鉴于来自社交媒体、传感器和其他来源的数字信息呈爆炸式增长，传统的数据分析方法正变得力不从心。这些数据非常重要，揭示了隐藏的模式并为决策过程提供了宝贵的见解，机器学习算法可以利用这些见解。
• 数据驱动的见解：机器学习算法可以发现大型数据集中的模式、趋势和相关性，而这些是人类无法做到的。有了这些信息，就可以做出更好的决策和预测。
• 自动化：机器学习自动化手动活动，通过从数据中学习并随着时间的推移而改进，从而节省时间并减少错误，ML 算法可以执行以前手动执行的任务，从而让人类专注于更复杂和更有创意的任务。这不仅提高了效率，还为创新开辟了新的可能性。数据录入、分类和异常检测都可以通过机器学习实现自动化。
• 个性化：可以使用机器学习算法分析用户偏好和行为，以生成个性化的推荐和体验。它最广泛地应用于社交媒体（如电子商务和流媒体服务），提供了一种提高用户参与度和满意度的途径。
• 预测分析：机器学习模型可以根据过去的数据来预测后续的结果。这对于销售预测、风险管理和需求计划等不同应用非常有用。
• 优化：机器学习算法优化系统和流程以提高效率和性能。其智能电网优化包括供应链物流、资源分配和能源消耗。
• 模式识别：机器学习在图像、音频和自然语言处理中非常有用，因为它可以轻松及时地识别复杂的数据模式。
• 医疗保健：机器学习用于疾病诊断、疫情爆发；个性化患者治疗计划、个性化治疗规划、医学影像准确性和药物发现。它可以准确诊断、医学图像处理、基因组数据和电子健康记录。
• 金融：机器学习用于信用评分、算法交易和欺诈检测。
• 零售：机器学习还可以用于推荐系统、供应链或客户服务。
• 欺诈检测和网络安全：机器学习算法可以通过检测和实时缓解安全威胁来检测金融交易中的欺诈行为模式，它也用于增强网络安全。
• 持续改进：可以定期使用新数据训练和更新机器学习模型，使其能够适应环境变化并随着时间的推移而改进。

机器学习使组织能够利用数据的力量来获得洞察力，简化流程并在各个行业推动创新。

机器学习的应用

如今，机器学习几乎无处不在。但是，机器学习一些最常用的应用领域是

• 语音识别：它也称为自动语音识别 (ASR)、计算机语音识别或语音到文本，它是一种利用自然语言处理 (NLP) 将人类语音转换为书面格式的功能。为了执行语音搜索（如 Siri）或改进文本可访问性，许多移动设备在其系统中集成了语音识别功能。
• 客户服务：聊天机器人正在取代网站和社交媒体上的人工操作员，影响着客户互动。聊天机器人回答运输常见问题解答、提供个性化建议、交叉销售产品并推荐尺寸。一些常见的例子包括电子商务网站上的虚拟代理、Slack 和 Facebook Messenger 机器人以及虚拟和语音助手。
• 计算机视觉：这项人工智能技术允许计算机从数字图像、视频和其他视觉输入中提取有意义的信息，然后将其用于适当的操作。计算机视觉由卷积神经网络驱动，用于社交媒体上的照片标记、医疗保健中的放射成像以及汽车行业的自动驾驶汽车。
• 推荐引擎：AI 算法可以帮助检测数据中的趋势，这些趋势可能有助于利用过去的数据模式制定更有效的营销策略。在线零售商使用推荐引擎为客户提供与购买过程相关的产品推荐。
• 机器人流程自动化 (RPA)：RPA 也称为软件机器人，它使用智能自动化技术来执行重复的手动任务。
• 自动股票交易：人工智能驱动的，高频交易平台旨在优化股票投资组合，并在每天无需人工干预的情况下进行数千甚至数百万笔交易。
• 欺诈检测：机器学习能够为银行和其他金融部门检测可疑交易。模型可以通过监督学习进行训练，基于对近期欺诈交易的了解。异常检测可以识别看似异常的交易，需要进行后续调查。

目标受众

本机器学习教程专为希望了解机器学习基础知识和最新进展的人员准备。从更广泛的意义上讲，ML 是人工智能 (AI) 的一个子集，专注于开发允许计算机从数据中学习并做出预测或决策的算法和模型，而无需对其进行明确编程。机器学习需要数据。这些数据可以是文本、图像、音频、数字或视频。数据的质量和数量极大地影响机器学习模型的性能。特征是用于预测或决策的数据质量。特征选择和工程包括为模型选择和格式化最相关的特征。

学习机器学习的先决条件

您应该对机器学习的技术方面有一个基本的了解。学习者应该熟悉数据、信息及其基础知识。了解数据、信息、结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、数据处理和人工智能基础知识；熟练掌握标记/未标记数据、从数据中提取特征及其在 ML 中解决常见问题的应用是必须的。

算法和数学模型是在探索机器学习概念之前学习的最重要的事情。这些先决条件为机器学习奠定了坚实的基础，但同样重要的是要了解具体的要求可能会根据机器学习模型、复杂性、尖端技术和工作的性质而有所不同。