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法律研究为什么机器学习是未来？
机器学习是研究如何智能高效地利用数据和现有算法，使机器模仿人类执行任务并提高准确性的一个领域。它是计算机科学中发展最快的分支之一，与人工智能并驾齐驱。机器学习可以被恰当地称为人工智能的一个子集，因为许多机器学习算法和结果都属于人工智能。
日常任务自动化
我们生活在一个快节奏的世界，人们没有时间手动完成日常事务。随着 Alexa、Siri、Google Assistant 等发明的出现，近一半的人口正在转向自动化。这使得人们能够探索自己的其他兴趣，并为复杂问题提出创造性的解决方案。
预测分析
机器学习技术广泛用于预测未来可能发生的事件，并涉及海量数据。例如，预测哪个球队将赢得板球或足球比赛，或者谁将赢得总统选举，或者某个地区的明天天气如何等等。所有这些结果都在从使用机器学习算法构建的模型中做出优化决策后，以准确性和精确性进行预测。
服务创新
Google 如何知道你的亚马逊和 Flipkart 搜索历史？YouTube 如何推荐你喜欢的节目和音乐视频？一方面，我们确实喜欢使用这些东西，因为它使我们的生活更舒适，但另一方面，它让我们想知道谁是这一切背后的那个人。机器学习领域非常广泛，可以同时专注于其不同方面。算法的多样性和可行性使得开发和构建以前被认为不可能构建的东西成为可能。这为各个领域的人们创造了许多就业机会。
机器学习领域的流行算法
在技术发展的这个充满活力的时代，帮助我们的四大机器学习算法。
监督学习
无监督学习
半监督学习
强化学习
在监督学习中，输入数据集被提供给模型，它找到一个合适的映射函数 y=f(x)，其中 x 是输入。
在无监督学习方法中，我们使用合适的算法从输入数据中推断模式，模型自行决定算法。聚类问题是无监督学习的一部分。
半监督学习方法结合了我们迄今为止看到的两种方法。它同时包含标记数据和未标记数据。
强化学习是一种基于反馈的学习方法，其中第一次试验的结果作为我们下一次试验的输入。它也可以称为一个智能系统，通过观察自己的反应来学习适应环境。
机器学习的职业机会
如果一个人对统计分析、自动化和开发能够解决现实世界问题的新技术感兴趣，那么没有什么可以阻止他们成为机器学习工程师。让我们看看公司寻找的教育资格 -
他/她必须是工程专业的毕业生，专业为计算机科学或信息技术。
他/她必须获得理学学士学位，专业为人工智能或统计数学或计算机科学。
即使一个人没有在上述任何专业获得学士学位，在参加了多个在线平台提供的机器学习短期课程后，你仍然可以作为机器学习实习生工作。
在申请任何职位之前，请确保你擅长以下方面
编程语言，如 Python（最重要的是）、C++ 和 C#。
回归学习
微积分和代数
统计学
机器学习的全球范围
机器学习已成为招聘人员，特别是在西方国家，高度需求的技能。美国平均为机器学习工程师提供近 100000 美元的薪酬。他们试图将机器学习与机器人技术和量子计算等跨学科领域相结合。这证明机器学习绝对是一个利润丰厚且前景光明的职业。
结论
机器学习作为人工智能的一个领域，其发展日新月异。因此，作为一名机器学习工程师，必须不断更新自己，以了解最新的趋势。像任何其他领域一样，掌握这个领域需要付出大量的努力、奉献和热情。但只要坚持不懈地练习，它绝对是可能的，并且在经济效益方面非常有回报。机器学习科学家的薪酬水平并不低于在医疗保健或金融等其他任何领域的专业人士。未来掌握在年轻人手中，他们将通过机器学习和人工智能统治世界。
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