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法律研究为什么您应该关注机器学习？
当我提到机器学习时，它让我想起了机械工程专业本科生的课程。但这并不是关于机器学习的课程，也与您平时的专业知识无关。主题相同，但内容却不同。所以在我们探讨为什么应该关注机器学习之前，我们应该先了解什么是机器学习。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能 (AI) 的一个子类别，或者说是一种类型，它赋予计算机无需显式编程即可学习的特权。它主要关注开发能够在每次遇到新数据时都定期更改的计算机程序。
如果您观察到，机器学习的过程与数据挖掘非常相似，因为这两个系统都通过查找特定模式来搜索数据。但不同之处在于，在数据挖掘中，数据是为了人类理解而提取的，而在机器学习中，数据用于搜索数据中的模式并相应地调整程序操作。
为什么机器学习很重要？
现在回到主题，最近机器学习在市场上一直是热门话题。所以它不仅仅是针对机械或土木工程专业的学生。即使您不是其中之一，也从未以开发者的身份从事过这方面的工作，您对它一无所知，但您仍然作为客户或消费者了解机器学习现象。
困惑？好的，让我们以一个在线购物网站为例，比如Myntra。现在，每次您在Myntra中将商品添加到购物车时，您都会看到一系列您可能喜欢的其他推荐商品。网站如何知道您的喜好或偏好？网站之所以知道，是因为机器学习。因此，机器学习是能够学习然后根据给定数据创建自己规则集的计算机程序的演变。
标准应用程序与机器学习应用程序
同样，开发任何标准应用程序都与开发机器学习应用程序非常不同。在这里，您不仅要为单个问题编写代码。在机器学习中，算法的创建具有获取数据然后根据最初给出的数据创建自身逻辑的能力。正如我们看到的Myntra示例一样，那里使用关于客户行为和销售的数据来列出客户可能感兴趣的推荐产品。
我们不能说购物车中的商品与任何其他产品之间存在一一对应的关系。就像营销人员建议您一起购买某些商品一样，而不是仅仅总结现有数据、您的访问以及所有销售的所有信息，然后使用该分析来假设行为并规范相关的推荐。这样，随着新产品的出现，新的数据作为输入，频繁地调整和改进推荐结果。
为什么现在要关注机器学习？
这是一个非常有效的问题，为什么人们应该关心机器学习。问题是，随着物联网和互联设备速度的不断提高，我们可以访问关于任何事物的任何信息。随着数据的增长，管理和了解我们所知的信息的需求也在增长。
由于许多公司都依赖机器学习，因此他们在该领域拥有很大的发展机会。您可以随时尝试以开发者的身份尝试一下，并了解其工作原理。同时了解它如何增强和提高特定产品的价值。
机器学习的类型
机器学习是一个广阔的领域。因此，为了通过某些措施对数据和信息进行分类，机器学习的概念被广泛地分为四种不同的类型。如下所示：
监督学习
在这种类型的学习中，训练数据集包括具有已知输出结果的输入。这有助于机器学习，直到它们能够熟练地自行应用标签。建议在监督或适当指导下进行监督学习。
例如，您想创建一个面部检测算法，该算法不仅可以检测面部，还可以提供景观、动物、瀑布、建筑物等的图像及其各自的标签，直到机器能够独立识别或检测任何未标记图片中的面部。
无监督学习
在这种类型的学习中，机器区分未标记的数据，并根据其检测或观察到的各种相似性对其进行分类。这种类型的学习不需要监督或指导。让我们以相同的面部检测算法为例，在这里也继续使用它。这里发生的情况是，机器提供上面提到的图像，但没有提及标签。
机器可以根据一些共享特征对图像进行聚类。例如，城市景观的锐利线条将其与圆形面部区分开来。但机器无法说出圆形面部图像是面部。无监督学习程序通常用于检测数据集中的分组，这些分组可能对人眼来说非常困难，事实上是不可能的，检测更是完全不可能的。
半监督学习
半监督学习可以看作是监督学习和无监督学习的混合体。当给定数据量很大，但只有一部分是标记数据时，可以使用这种类型的学习。因为可以使用监督学习技术来预测其标签。
这种类型的学习在标记成本与未标记数据相比非常高的情况下非常有用，而未标记数据非常便宜。许多机器学习研究人员认为，未标记数据与少量标记数据一起使用，可以显着提高学习精度。
强化学习
此类机器学习的动机来自行为心理学。它处理软件代理如何决定在任何情况下采取行动以最大化某种累积奖励的概念。由于其普遍性，这个问题被许多其他学科研究，例如博弈论、控制论、运筹学、信息论、基于仿真的优化、多智能体系统、群体智能、统计学和遗传算法。
强化学习与监督学习非常不同，因为既没有呈现准确的输入/输出，也没有明确纠正次优操作。它高度关注在线性能，包括在探索（即进入未知领域）和利用（即当前知识）之间找到和保持平衡。
机器学习的缺点
机器学习的最大优势之一是，与任何其他方式相比，它使我们能够快速完成事情。尽管它不能解决我们仍然无法解决的问题，但它可以轻松地处理大量数据，并根据这些数据有效地建立联系和预测。
这再次变得非常重要，因为通过物联网和许多连接设备连接的数据不断增长。机器学习的功能不会局限于任何特定部门，而是会惠及各个行业。它只需要更好地理解数据。例如，如果它是一个制造工厂，那么它试图预测维修，或者他们计划制造一辆无人驾驶汽车。
目前正在享受机器学习功能的一些行业包括Facebook Bots小组、Facebook数据挖掘/机器学习/人工智能小组、LinkedIn机器学习和数据科学小组、LinkedIn模式识别、数据挖掘、机器智能和学习小组、LinkedIn机器学习连接小组、Reddit/机器学习、Quora机器学习、亚马逊、Myntra、Flipkart等在线购物网站以及当前的聊天机器人趋势。
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