面向初學者的機器學習簡介

科學技術的進步正在席捲世界。 回到十年前，將其與您今天的生活進行比較。 由於新技術創新進入我們的家庭，您將意識到我們周圍發生的深刻變化。 我們也開始了解新的術語，如人工智能 (AI)、機器學習 (ML)、數據科學等等。

獲得世界頂尖大學的機器學習認證。 獲得碩士、Executive PGP 或高級證書課程以加快您的職業生涯。

每當我們談到機器學習或人工智能時，我們首先想到的就是機器和機器人。 但是我們中的許多人不知道機器學習基礎知識在我們的日常生活中很常見。

在這裡，您將獲得詳細的機器學習介紹以及一些學習機器學習 python的指南。

機器學習簡介

給出準確準確的機器學習介紹或定義並不簡單。 該領域的專家給出的定義過於技術化。 例如，斯坦福大學對機器學習的定義是，“機器學習是讓計算機在沒有明確編程的情況下採取行動的科學”。 想要使用 Python 學習機器學習的初學者必須從這些基本定義開始他們的旅程。

簡單來說，機器學習是機器自行學習事物的能力。 機器接收了大量數據，機器學習解釋、處理並在機器學習算法的幫助下分析這些數據，以解決現實世界的問題。 現在出現的問題是機器如何能夠自行學習並如此輕鬆地解決具有挑戰性的問題？ 這將我們帶到深度學習的介紹，我們所有的問題都將得到解答。

你必須知道的一些重要的機器學習術語和定義

了解機器學習的基本術語和定義是機器學習介紹中不可或缺的一部分。 以下是使用的標準術語及其含義的列表：

• 模型——機器學習的主要組成部分是模型。 使用機器學習算法訓練模型。 算法的功能是根據提供的輸入映射模型做出的所有決策，以便提供正確的輸出。

• 算法——機器學習算法是一組統計技術和規則，用於從輸入數據中學習模式，然後從中提取有意義的信息。 算法是機器學習模型背後的核心支柱。
• 預測變量——這是一個用於預測輸出的突出數據特徵。
• 響應變量——它是輸出變量，必須使用可預測變量來預測。
• 訓練數據——訓練數據用於構建機器學習模型。 在訓練數據的幫助下，模型學會識別對預測輸出至關重要的關鍵模式和趨勢。
• 測試數據——模型訓練完成後，必須對其進行測試，以評估它給出結果的準確度。 測試數據集進行確認。

機器學習的過程——深度學習簡介

機器學習的過程包括構建一個預測模型，該模型用於為問題陳述尋找解決方案。 這些是機器學習過程中遵循的步驟：

定義問題陳述的目標

這是第一步，我們需要了解需要預測的內容。 在這個階段，有必要記下可以使用什麼樣的數據來解決問題，或者應該遵循什麼樣的方法來獲得合適的解決方案。

數據收集

在這個階段，您可以提出各種問題，例如，是否有任何可用數據，是否需要任何特定類型的數據來解決此問題或如何獲取數據等。如果您知道所需的數據類型，那麼您有找到獲取該數據的方法。 網頁抓取和手動收集是數據收集的兩種方式。 對於初學者來說，只需通過互聯網瀏覽，獲取數據資源，下載並使用它們。

數據準備

收集的數據通常有很多不一致之處，並且可能格式錯誤。 消除所有差異至關重要。 否則，您最終可能會得到錯誤的預測和計算。 掃描整個收集的數據集並修復任何類型的不一致。

探索性數據分析

這可能是機器學習過程中最激動人心的階段。 您必須嚴格探索數據並找到任何隱藏的數據。 探索性數據分析（EDA）被認為是機器學習的頭腦風暴會議。 您將能夠在此階段了解數據的趨勢和模式。 除了得出有價值的見解外，現階段變量之間的相關性也得到了很好的理解。

構建機器學習模型

構建機器學習模型是機器學習介紹的一個組成部分。 在數據分析階段獲得的所有模式和見解都用於創建模型。 在這個階段，數據集被分成兩組——訓練數據和測試數據。 訓練數據用於構建和分析模型。 機器學習算法是在這個階段實現的。 根據您要排序的問題類型選擇正確的算法至關重要。

模型評估與優化

使用訓練數據集構建模型後，將對模型進行測試。 收到測試數據集後，可以檢查模型的準確性和結果預測。 根據準確商，建議和實施模型改進。 通過測試程序可以將模型性能提高到合理的程度。

預測

在對模型進行徹底評估和增強後，就可以進行預測了，這就是最終的輸出。

機器學習有哪些類型 - 學習機器學習 Python？

在談論機器學習的基礎知識時，分為三種類型：

• 監督機器學習——在這種學習中，你需要監督和訓練機器獨立工作。 一個很好的例子是從您的電子郵件帳戶中過濾垃圾郵件。
• 無監督學習——它涉及訓練數據。 但是不會有標籤或隔離。 該系統的算法無需任何事先培訓即可處理數據。 有編碼算法，輸出數據將根據該算法。
• 強化學習——在這種學習中，首先，系統自己學習。 強化學習算法通過與環境交互的過程來學習。

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結論

既然您已經了解了相當多的機器學習介紹，那麼您在一定程度上對機器學習有了一定的了解。 數據專業人士、軟件和 IT 專業人士以及工程師可以學習機器學習 python來提高他們的職業和專業能力。 所以，下次你使用 Facebook 的自動標記功能、亞馬遜的 Alexa、進行谷歌搜索、進行語音或面部識別或使用谷歌的垃圾郵件過濾器時——要知道機器學習適用於所有這些。

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