如果正確的利用模式識(shí)別進(jìn)行商業(yè)預(yù)測和決策，那么會(huì)為企業(yè)帶來巨大的利益。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）研究這些模式，并將人類決策過程編碼成算法。這些算法可以被應(yīng)用到幾個(gè)實(shí)例以得出有意義的結(jié)論。在這篇文章中，我們將了解一些機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)、工作原理及特點(diǎn)。
舉例來了解機(jī)器學(xué)習(xí)
經(jīng)研究預(yù)測，截至到2020年，企業(yè)采用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)（IOT）以及大數(shù)據(jù)將從他們那些不太知情的同行那里帶走超過1兆2000億美元。
數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。算法從一定數(shù)量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后應(yīng)用這種學(xué)習(xí)來做出明智的決策。Netflix有一個(gè)很好的關(guān)于下一個(gè)你想看的節(jié)目的想法，F(xiàn)acebook可以在照片中識(shí)別你和你的朋友，這要感謝機(jī)器學(xué)習(xí).。
機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的，它的應(yīng)用跨越了廣泛的行業(yè)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)安全公司可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來追蹤惡意軟件，而金融公司可以使用它來增強(qiáng)其盈利能力這里有個(gè)例子，讓我們考慮一個(gè)手電筒，無論什么時(shí)候，當(dāng)“黑暗”一詞出現(xiàn)在一個(gè)短語中的時(shí)候，它就會(huì)被程序打開。我們將使用的幾個(gè)短語作為關(guān)于手電筒的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入數(shù)據(jù)。
用程序語言來表達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)
為了解決業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，并帶來機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)創(chuàng)新，編程語言和框架技術(shù)不斷地被引入和更新。一些編程語言來來往往，而一些被相關(guān)的、保留的還在經(jīng)歷著考驗(yàn)。這兩個(gè)編程語言在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的圈子里是最強(qiáng)大的。還有其他語言如java、C++、Julia、SAS、MATLAB、Scala，還有很多。然而，我們討論的僅限于Python和R這兩個(gè)語言.
Python不僅流行，還很簡單，并且功能眾多。它是一種能在所有主流平臺(tái)上使用的便攜式編程語言，如Linux、Windows、MAC和UNIX。Python不僅作為Web應(yīng)用開發(fā)的通用語言，而且還可以作為科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘和分析的專用語言。如果有一種在招聘人員中最喜歡的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的編程技術(shù)，那就肯定是Python了。
R語言是適用于機(jī)器學(xué)習(xí)的另一種編程語言，并且它與統(tǒng)計(jì)學(xué)家和數(shù)學(xué)家有著密切的聯(lián)系。現(xiàn)在，雖然機(jī)器學(xué)習(xí)本身與統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理密切相關(guān)，但是R作為機(jī)器學(xué)習(xí)語言可以帶來巨大的好處。如果你希望在大數(shù)據(jù)中解決模式問題，R語言是最佳選擇，它是由統(tǒng)計(jì)學(xué)家和科學(xué)家設(shè)計(jì)的，很方便地用于數(shù)據(jù)分析。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的工作原理
機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估一個(gè)用一種特殊的數(shù)據(jù)來泛化的預(yù)測模型。因此，必須有大量的實(shí)例，以供機(jī)器學(xué)習(xí)算法用來理解系統(tǒng)的行為?，F(xiàn)在，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法與新類型的數(shù)據(jù)一起出現(xiàn)時(shí)，系統(tǒng)將能夠生成類似的預(yù)測。了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不同組成部分和它們之間的相互關(guān)系，可以使機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)變得更加容易。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個(gè)結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí)組件，使他們有能力理解輸入數(shù)據(jù)中的模式，從而導(dǎo)致輸出。
輸入數(shù)據(jù) -> 模式 -> 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 -> 推斷/輸出
這里讓"Y"表示未來的預(yù)測結(jié)果，讓"X"表示輸入的實(shí)例.那么,我們得出這個(gè)表達(dá)式:
Y=f (X)
其中“Y”也稱為映射函數(shù)，“f”稱為目標(biāo)函數(shù)。“f”總是未知的，因?yàn)樗跀?shù)學(xué)上是無法確定的。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)被用來獲得目標(biāo)函數(shù)的近似值，“f”。機(jī)器學(xué)習(xí)算法考慮到關(guān)于目標(biāo)函數(shù)的幾個(gè)假設(shè)，并用一個(gè)帶有評(píng)估的假設(shè)來開始。為了得到輸出的最佳估值，進(jìn)行了大量的假設(shè)迭代。正是這種假設(shè)使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠在短時(shí)間內(nèi)得到一個(gè)更好地逼近目標(biāo)函數(shù)的近似值。
人工智能vs機(jī)器學(xué)習(xí)vs深度學(xué)習(xí)
你的愿望永遠(yuǎn)不會(huì)被模糊所混淆。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是經(jīng)?？梢越惶媸褂玫母拍?，這或多或少地加重了與這些概念相關(guān)聯(lián)的已經(jīng)存在的混淆程度。讓我們領(lǐng)會(huì)這些概念，直截了當(dāng)?shù)乩斫馑鼈兊膬?nèi)涵和之間的細(xì)微差別。
人工智能是一個(gè)比機(jī)器學(xué)習(xí)更廣泛的概念。它是關(guān)于將人類的認(rèn)知智能如何傳授給計(jì)算機(jī)的過程。任何機(jī)器使用算法以智能方式執(zhí)行任務(wù)，這就是展現(xiàn)的人工智能。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集。它是關(guān)于機(jī)器從一組數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力。通過信息處理的這種學(xué)習(xí)增強(qiáng)了算法，從而提供更好的評(píng)估和對(duì)未來的預(yù)測。
深度學(xué)習(xí)深入機(jī)器學(xué)習(xí)，可以被認(rèn)為是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許計(jì)算機(jī)模仿人類的大腦。就像我們的大腦天生的具有識(shí)別歸類和分類信息的模式一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也為計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了同樣的功能。深度學(xué)習(xí)有時(shí)也被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)闆Q策樹的嵌套層次結(jié)構(gòu)的層數(shù)是數(shù)以百萬計(jì)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。
讓你的機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能認(rèn)證計(jì)數(shù)
自從第一次工業(yè)革命以來，機(jī)器就一直驅(qū)動(dòng)著我們的生活方式，使之成為當(dāng)今工業(yè)4.0的趨勢。因此，在某種程度上有必要通過讓你很好地了解一個(gè)強(qiáng)大的技術(shù)平臺(tái)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)，成為這一革命的一個(gè)組成部分。一旦你完成了它的來龍去脈，成功就在眼前擁抱你！
