机器学习过程的各个方面解释

简介

机器学习在IT和其他行业中的影响正在迅速扩大。虽然仍处于早期阶段，但机器学习已经在各行各业引起了很多关注。它是研究如何编写计算机以便能够自行学习和改进的科学。因此，机器学习关注的是通过利用从广泛观察中收集的数据来改进计算机程序。在本文中，我们将探讨机器学习背后的一些基本概念，包括其定义，所使用的技术和算法，其潜在的应用和示例等。让我们首先简要介绍一下机器学习。

机器学习

“机器学习”一词指的是一组技术，通过分析和解释大量数据，教会计算机在特定情况下自主行动。利用过去的事实和对未来的估计，机器学习可以教会计算机模仿人类行为。

机器学习是指将数据和结果都运行在计算机上，生成一个随后可以在传统编程中使用的程序的过程。而在传统编程中，数据和程序都被输入计算机，然后执行以获得结果。机器学习是一个自动化过程，而传统编程更像是一个手动过程。机器学习加快了用户洞察力，减轻了决策中的偏见，并为嵌入的数据增加了价值。

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、估计等都可以成为这个问题的因素。
经验 - 意味着从过去发生的事情中学习，并使用这些信息来估计和解决未来的问题。
性能 - 它是机器解决机器学习问题或使用机器学习方法进行任务的能力，以获得最佳结果。然而，结果可能因底层机器学习任务的性质而有很大的差异。

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

当一台机器拥有输入和输出数据，而且这些数据已被正确标记时，监督学习就会发挥作用。可以通过将其与一组有效标签进行比较来验证模型的准确性。监督学习方法的一个主要优点是能够对未来进行准确预测，它依赖于有标签的示例和以前的数据进行培训。首先，它查看已知的训练数据集，然后添加一个预测输出值的隐含函数。在整个学习过程中，它还会预测错误并使用算法进行修正。

例子 - 我们被给予带有被标记为树木的图像的数据，现在我们的模型已经通过给定的输入集学习到了什么是树。它现在可以预测给定的图像是树还是其他。

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

无监督学习是指仅使用输入样本或标签教授系统，但输出结果未确定。与监督学习相比，训练数据没有分类或标记，因此计算机并不能总是提供正确的输出。

无监督学习在实际业务情况中较为少见，但它支持数据探索，并能从数据集中得出结论以表征未标记数据的底层结构。

例如，如果我们有三个类别（A、B和C）的数据，我们只提供输入而不提供输出。因此，我们的模型将划分数据并将其分类，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。在这种学习方式中，个体（计算机程序）必须探索环境、进行动作，并根据其行为得到奖励作为反馈。他们对每个良好行为都获得正面奖励，对每个不良行为都获得负面奖励。强化学习代理的目标是最大化正面奖励。由于没有标注数据，代理只能通过经验获取知识。

机器学习的应用

机器学习现在几乎在每个领域中都被应用，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：

医疗健康和诊断 - 在医疗行业中，利用机器学习生成神经网络。通过访问患者病情、X光、CT扫描和各种测试和筛查等数据来源，这种自学习神经网络可以帮助医生提供更好的护理。
营销 - 机器学习帮助营销人员开发不同的思路，进行测试和评估，并分析数据集。它能够基于大量数据的概念生成快速预测。对于股票营销来说尤其有用，因为大部分交易都是由使用机器学习算法的程序执行的。
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。面部识别和自动好友标记是Facebook、Instagram等使用的最常见的图像识别应用。