面向初學者的機器學習簡介：什麼是、歷史、功能和分類

機器學習介紹

在當今技術驅動的市場中，機器學習的需求量很大。 這是席捲全球並徹底改變了計算機科學世界的最新趨勢。 此外，應用程序產生的大量數據導致計算能力顯著提高，從而導致學生和候選人對機器學習技能的普及和需求。

機器學習用於不同的領域。 從自動化基本任務到提供有價值的見解，它使行業和企業受益匪淺。 機器學習已在我們的日常設備中實施，例如健身追踪器、智能家庭助理、醫療保健系統、自動駕駛汽車等。 實施機器學習的其他基本示例是：-

• 預測：機器學習主要用於預測系統，用於在發放貸款之前降低故障概率。
• 圖像識別：人臉檢測和圖像檢測現在很流行，機器學習使之成為可能。
• 語音識別：與圖像識別類似的是語音識別。 它已在機器學習中得到廣泛應用。
• 醫療診斷：機器學習已在醫療保健技術中實施以檢測癌組織。
• 金融業和貿易：機器學習已被公司廣泛用於信用檢查和欺詐檢測。

機器學習或 ML 是數據分析的一個組成部分。 它用於創建複雜的算法和模型，幫助研究人員、工程師、數據科學家和分析師預測和提供可靠的信息。

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機器學習的歷史

“機器學習”是人工智能和計算機遊戲領域的先驅和專家 Arthur Samuel 在 1959 年創造的一個術語。 他將其定義為使計算機無需編程即可學習的過程。

1940 年代，發明了第一個可以手動操作的計算機系統，稱為 ENIAC（電子數值積分器和計算機）。 這是建造一台可以模擬人類學習和思考的機器的想法的開始。

由於統計學的原因，機器學習在 1990 年代得到普及，並引發了人工智能中的概率方法，進一步轉向數據驅動的方法。 這為科學家思考、設計和構建具有分析能力的智能係統以從海量數據集中學習鋪平了道路。

機器學習的分類

機器學習實現可以根據學習系統可用的學習“信號”或“響應”分為三個不同的類別。 它們如下：-

1. 監督學習

當算法使用示例數據和由字符串標籤或數值（如類或標籤）組成的相關目標響應，並在以後給定新示例時學習如何預測正確響應時，稱為監督學習。 這是一種類似於在老師的監督下進行人類學習的方法，學生記住老師提供的好例子。 然後學生從這些目標示例中得出一般規則。

2. 無監督學習

無監督學習是當算法從沒有任何相關響應的簡單示例中學習時，將數據模式的確定單獨留在算法上。 該算法通常將數據重組為完全不同的東西，例如表示類的新特徵或不相關值的集合。

這些對於讓數據分析師深入了解數據的含義非常有用，並為改進有監督的機器學習算法提供有價值的提示。 這幾乎類似於人類通過觀察兩個對象之間的相似性來學習確定某些事物或實例是否屬於同一類別。 您通過瀏覽網頁遇到的推薦系統和廣告是營銷自動化，並且基於這種無監督的自動化學習。

3. 強化學習

當向算法提供沒有任何標籤的示例時，它可以歸類為一種無監督學習。 但是，當一個示例按照算法提出的解決方案伴隨著正反饋或負反饋時，這就是強化學習。 此學習類別與需要算法做出決策並承擔後果的應用程序相關聯。

它類似於人類學習的試錯法。 通過試錯法，算法了解到特定的行動方案不像其他方案那樣成功。 關於強化學習，最好的例子之一是計算機學會獨立玩電子遊戲。 該應用程序提供了某些實例或情況的算法示例，例如讓玩家陷入迷宮，同時避開敵人。

4. 半監督學習

半監督學習是指提供未完成的訓練信號以及一些缺失的目標輸出。 該原則的一個例外情況稱為轉導，其中整個問題實例集都是在學習時確定的，除了缺少目標的部分。

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機器學習是如何工作的？

下面是了解機器學習如何工作的步驟：

• 數據收集：首先，收集適合處理的任何形式的過去數據。 數據質量越高，就越適合建模。
• 數據處理：在大多數情況下，數據是以原始形式收集的，並且必須進行預處理。 數字屬性可能有多個缺失值，例如可以用屬性的平均值替換房屋的價格。 但是，可以將分類特徵的缺失值替換為具有最高眾數的特徵。 這取決於使用的​​過濾器類型。
• 劃分輸入數據：輸入數據必須分為訓練集、交叉驗證集和測試集。 組間比例要求為6:2:2
• 構建模型：應該在訓練集上使用合適的技術和算法構建模型。
• 測試概念化模型：概念化模型使用訓練期間未輸入模型的數據進行測試，並藉助 F1 分數、召回率和精度等指標評估其性能。

結論

由於人工智能的日益普及和進步，機器學習技能是目前就業市場最需要的技能之一，人工智能現在是我們生活中不可或缺的一部分。

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