面向初学者的机器学习简介

科学技术的进步正在席卷世界。 回到十年前，将其与您今天的生活进行比较。 由于新技术创新进入我们的家庭，您将意识到我们周围发生的深刻变化。 我们也开始了解新的术语，如人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、数据科学等等。

获得世界顶尖大学的机器学习认证。 获得硕士、Executive PGP 或高级证书课程以加快您的职业生涯。

每当我们谈到机器学习或人工智能时，我们首先想到的就是机器和机器人。 但是我们中的许多人不知道机器学习基础知识在我们的日常生活中很常见。

在这里，您将获得详细的机器学习介绍以及一些学习机器学习 python的指南。

机器学习简介

给出准确准确的机器学习介绍或定义并不简单。 该领域的专家给出的定义过于技术化。 例如，斯坦福大学对机器学习的定义是，“机器学习是让计算机在没有明确编程的情况下采取行动的科学”。 想要使用 Python 学习机器学习的初学者必须从这些基本定义开始他们的旅程。

简单来说，机器学习是机器自行学习事物的能力。 机器接收了大量数据，机器学习解释、处理并在机器学习算法的帮助下分析这些数据，以解决现实世界的问题。 现在出现的问题是机器如何能够自行学习并如此轻松地解决具有挑战性的问题？ 这将我们带到深度学习的介绍，我们所有的问题都将得到解答。

你必须知道的一些重要的机器学习术语和定义

了解机器学习的基本术语和定义是机器学习介绍中不可或缺的一部分。 以下是使用的标准术语及其含义的列表：

• 模型——机器学习的主要组成部分是模型。 使用机器学习算法训练模型。 算法的功能是根据提供的输入映射模型做出的所有决策，以便提供正确的输出。

• 算法——机器学习算法是一组统计技术和规则，用于从输入数据中学习模式，然后从中提取有意义的信息。 算法是机器学习模型背后的核心支柱。
• 预测变量——这是一个用于预测输出的突出数据特征。
• 响应变量——它是输出变量，必须使用可预测变量来预测。
• 训练数据——训练数据用于构建机器学习模型。 在训练数据的帮助下，模型学会识别对预测输出至关重要的关键模式和趋势。
• 测试数据——模型训练完成后，必须对其进行测试，以评估它给出结果的准确度。 测试数据集进行确认。

机器学习的过程——深度学习简介

机器学习的过程包括构建一个预测模型，该模型用于为问题陈述寻找解决方案。 这些是机器学习过程中遵循的步骤：

定义问题陈述的目标

这是第一步，我们需要了解需要预测的内容。 在这个阶段，有必要记下可以使用什么样的数据来解决问题，或者应该遵循什么样的方法来获得合适的解决方案。

数据收集

在这个阶段，您可以提出各种问题，例如，是否有任何可用数据，是否需要任何特定类型的数据来解决此问题或如何获取数据等。如果您知道所需的数据类型，那么您有找到获取该数据的方法。 网页抓取和手动收集是数据收集的两种方式。 对于初学者来说，只需通过互联网浏览，获取数据资源，下载并使用它们。

数据准备

收集的数据通常有很多不一致之处，并且可能格式错误。 消除所有差异至关重要。 否则，您最终可能会得到错误的预测和计算。 扫描整个收集的数据集并修复任何类型的不一致。

探索性数据分析

这可能是机器学习过程中最激动人心的阶段。 您必须严格探索数据并找到任何隐藏的数据。 探索性数据分析（EDA）被认为是机器学习的头脑风暴会议。 您将能够在此阶段了解数据的趋势和模式。 除了得出有价值的见解外，现阶段变量之间的相关性也得到了很好的理解。

构建机器学习模型

构建机器学习模型是机器学习介绍的一个组成部分。 在数据分析阶段获得的所有模式和见解都用于创建模型。 在这个阶段，数据集被分成两组——训练数据和测试数据。 训练数据用于构建和分析模型。 机器学习算法是在这个阶段实现的。 根据您要排序的问题类型选择正确的算法至关重要。

模型评估与优化

使用训练数据集构建模型后，将对模型进行测试。 收到测试数据集后，可以检查模型的准确性和结果预测。 根据准确商，建议和实施模型改进。 通过测试程序可以将模型性能提高到合理的程度。

预测

在对模型进行彻底评估和增强后，就可以进行预测了，这就是最终的输出。

机器学习有哪些类型 - 学习机器学习 Python？

在谈论机器学习的基础知识时，分为三种类型：

• 监督机器学习——在这种学习中，你需要监督和训练机器独立工作。 一个很好的例子是从您的电子邮件帐户中过滤垃圾邮件。
• 无监督学习——它涉及训练数据。 但是不会有标签或隔离。 该系统的算法无需任何事先培训即可处理数据。 有编码算法，输出数据将根据该算法。
• 强化学习——在这种学习中，首先，系统自己学习。 强化学习算法通过与环境交互的过程来学习。

流行的机器学习和人工智能博客

结论

既然您已经了解了相当多的机器学习介绍，那么您在一定程度上对机器学习有了一定的了解。 数据专业人士、软件和 IT 专业人士以及工程师可以学习机器学习 python来提高他们的职业和专业能力。 所以，下次你使用 Facebook 的自动标记功能、亚马逊的 Alexa、进行谷歌搜索、进行语音或面部识别或使用谷歌的垃圾邮件过滤器时——要知道机器学习适用于所有这些。

深度学习简介，使用 upGrad 进行机器学习

如果您对掌握机器学习感兴趣，您必须注册upGrad 的机器学习和人工智能理学硕士课程。 这是最先进的认证计划，候选人将学习部署机器学习模型。