机器学习流程的各个方面详解？

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介绍

机器学习在IT和其他行业的影响正在迅速扩大。尽管仍处于早期阶段，机器学习已在各行各业获得了广泛关注。它是研究如何对计算机进行编程以使其自行学习和改进。因此，机器学习关注的是利用从广泛观察中收集的数据来改进计算机程序。在本文“机器学习过程的各个方面”中，我们将探讨机器学习背后的一些基本概念，包括其定义、它所使用的技术和算法、其潜在的应用和示例等等。让我们从机器学习的简要介绍开始。

机器学习

“机器学习”一词指的是一组技术，用于通过分析和解释大量数据来教计算机在特定情况下自行运行。利用过去的经验和对未来的估计，机器学习可以教计算机模拟人类行为。

机器学习是指将数据和结果都输入计算机以生成一个程序，该程序随后可用于传统的编程中。在传统的编程中，数据和程序都输入计算机并执行以获得结果。机器学习是一个自动化过程，而传统的编程则更像是一个手动过程。机器学习可以加快用户洞察、减轻决策中的偏差，并增加嵌入式数据的价值。

机器学习的方面

机器学习主要有三个关键方面：

• 任务 - 任务是我们关注的主要问题/难题。预测、建议、估计等都可能构成这个问题。

• 经验 - 这意味着从过去的经验中学习，并利用这些信息来估计和解决未来的问题。

• 性能 - 这是机器解决机器学习问题或完成机器学习任务并获得最佳结果的能力。然而，结果可能会因底层机器学习任务的性质而差异很大。

不同类型的机器学习

在机器学习中，主要有三种技术或类型。

• 监督学习

• 无监督学习

• 强化学习

监督学习

当机器同时拥有已正确标记的输入和输出数据时，监督学习就能发挥作用。可以通过将其与一组有效的标签进行比较来验证模型的准确性。能够对未来做出准确预测是监督学习方法的主要优势，它依赖于标记的示例和先前的数据进行训练。首先，它查看已经了解的训练数据集，然后添加一个隐含的函数来预测输出值。在这个整个学习过程中，它还会预测错误并使用算法来修正它们。

示例 - 我们得到的数据中包含标记为树的图像，现在我们的模型已经根据给定的输入集学习了什么是树。现在它可以预测给定的图像是否是树。

一些监督学习算法包括：

• 随机森林

• 线性回归

• 逻辑回归

• XGBoost

• 决策树

• 人工神经网络。

无监督学习

在无监督学习中，系统仅使用输入样本或标签进行训练，但输出是不确定的。与监督学习相反，训练数据既没有分类也没有标记；因此，计算机不能总是提供正确的输出。

无监督学习在实际业务场景中应用较少，但它支持数据探索，并且可以从数据集中得出结论，以表征未标记数据的底层结构。

例如，如果我们得到的数据包含三个类别（A、B和C）。我们只得到输入，没有输出。因此，我们的模型将划分数据并将数据排列到特定的类别中，但我们不能确定数据是否被划分为特定的类别。

一些无监督学习算法包括：

• K均值

• 聚类

强化学习

强化学习是一种基于反馈的机器学习方法。在这种类型的学习中，个体（计算机程序）必须探索环境，执行动作，并根据其行为获得奖励作为反馈。对于每个好的动作，它们会获得正奖励；对于每个坏的动作，它们会获得负奖励。强化学习代理的目标是最大化正奖励。由于没有标记数据，代理只能通过经验来学习。

机器学习的应用

机器学习现在几乎应用于各个领域，无论是医疗、营销、金融还是IT领域。

机器学习的一些主要应用包括：

• 医疗保健和诊断 - 在医疗保健行业，机器学习用于生成神经网络。通过访问有关患者病情、X光片、CT扫描以及大量测试和筛查的数据源，这种自学习神经网络帮助医生提供更好的护理。

• 营销 - 机器学习帮助营销人员制定各种创意，进行测试和评估，以及分析数据集。它使我们能够根据大量数据的概念生成快速预测。鉴于大多数交易都是由使用机器学习算法的机器人进行的，它对于股票营销尤其有用。

• 图像识别 - 图像识别是机器学习的一个重要应用，用于识别物体、人物和地点等。人脸检测和自动好友标记是Facebook、Instagram等使用的图像识别的最著名应用。

结论

本文向我们介绍了一些基本的机器学习原理和机器学习的各个方面。现在，我们可以说机器学习有助于开发能够从过去的经验中学习并更快运行的智能机器。我们讨论了机器学习的类型。