机器学习中有哪些有趣的主题？

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机器学习的主要目标是使系统改变其行为，使其行为通过所选行为反映正确行为的程度变得更加准确和一致。想象一下你正在与电脑玩游戏。一开始你每次都会赢，然后慢慢地，经过多次游戏后，电脑开始赢；它开始打败你，直到你无法获胜。

电脑正在学习如何获胜，否则我们会对它失去兴趣，甚至无法理解。它从我们身上学习如何玩游戏，它利用我们游戏中的技巧和策略，然后在这个游戏中变得完美。这是一种学习的形式。他们已经发表了许多关于ICML和ICLR中强化学习的科研论文。这些论文既引人入胜，又很有研究价值。

机器学习的类型和算法

在所有机器学习中引人入胜的主题中，风格和类型名列前茅。四个主要的算法如下所示。

• 监督学习

• 无监督学习

• 强化学习

• 进化学习

1) 监督学习

提供带有正确目标的样本训练集，并且基于此训练集，模型学习正确地识别所有可能的输入。我们也可以称之为从示例中学习。

2) 无监督学习

不提供正确的目标。相反，系统尝试识别输入之间的模式，因此具有某些共同点的输入会彼此分组。无监督学习的统计方法被称为估计。

3) 强化学习

这几乎介于监督学习和无监督学习之间。模型被告知何时结果不理想，但并没有被告知如何改进。它需要尝试不同的选择，直到找到获得所需结果的方法。强化学习也被称为带有评论者的学习，因为评论者对结果进行评分，但不提供改进建议。

4) 进化学习

生物进化可以被视为一种学习过程，其中生物体适应以提高其生存率和在其环境中繁殖的机会。

机器学习的过程

假设你有一个你希望用机器学习来解决的问题，例如抛硬币的结果。这在前面已经描述过。它使用可以选择、输入和调整以适应问题的机器学习模型来简洁地扫描系统。

数据收集和预处理

这需要采取许多步骤，因为数据位于不同的地方并采用不同的格式。正确地整合它们很困难，就像确保数据干净一样；它没有大的错误，缺少数据等等，因为这通常很难。对于监督学习，还需要目标事实，这可能需要相关领域专家的参与。

特征选择

它包括识别对所研究问题最有用的特征。这始终需要对数据和问题的先前了解。

算法选择

我们需要选择适合问题的模型，例如监督学习、无监督学习、强化学习和进化学习。

参数和模型选择

许多模型包含必须手动设置或需要试验才能找到最佳值的参数。

训练

数据集或模型和参数指令应使用计算资源来参考数据以预测新的数据问题。

评估

在部署模型之前，必须针对未经训练的数据对其准确性进行测试和评估。这通常涉及人类专家与模型预测之间的比较。

结论

因此，最终，我们可以得出结论，机器学习在技术上改变了世界。它使机器能够以理性的方式思考、行动和思考。它极大地改变了世界。例如，最终，世界不需要任何人力。他们需要机器来工作，来思考机器像人类一样工作，并且他们将从人类中消失。使用机器学习技术非常有用，但是过度有用对世界不利。