解释机器学习过程的各个方面?
简介
机器学习在 IT 和其他行业的影响力正在迅速扩大。尽管仍处于早期阶段，但机器学习已在各个行业引起了广泛关注。它研究如何对计算机进行编程以使其自行学习和改进。因此，机器学习关注通过利用从广泛观察中收集的数据来改进计算机程序。在这篇题为"机器学习过程的各个方面"的文章中，我们将探讨机器学习背后的一些基本思想，包括其定义、所采用的技术和算法、其潜在的应用和示例等。让我们先来介绍一下机器学习。
机器学习
"机器学习"一词是指通过分析和解释大量数据来教计算机在某些情况下自行行动的一组技术。机器学习利用过去的事实和对未来的估计，可以教会计算机模仿人类行为。
机器学习是指在计算机上运行数据和结果以生成随后可用于传统编程的程序。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，而传统编程则更像是手动过程。机器学习可以加快用户洞察力，减轻决策偏见，并为嵌入数据增加价值。
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。预测、建议、估计等都可以考虑在内。
经验 - 这意味着从过去发生的事情中学习，并利用这些信息来估计和解决未来的问题。
性能 - 这是机器解决机器学习问题或以最佳结果完成机器学习任务的能力。然而，结果可能会因底层机器学习任务的性质而有很大差异。
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
当机器具有正确标记的输入和输出数据时，监督学习就会起作用。可以通过将模型与一组有效标签进行比较来验证模型的准确性。能够对未来做出准确预测是监督学习方法的主要优势，该方法依赖于标记示例和以前的数据进行训练。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来修复它们。
示例 - 我们获得了带有标记为树的图像的数据，现在我们的模型已经通过给定的输入集了解了什么是树。它现在可以预测给定的图像是否是一棵树。
一些监督学习算法是-
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
在无监督学习中，系统仅使用输入样本或标签进行教学，但输出尚未确定。与监督学习相比，训练数据未分类或标记；因此，计算机无法始终提供正确的输出。
无监督学习在实际业务情况下不太普遍，但它支持数据探索，可以从数据集中得出结论，以表征未标记数据的底层结构。
例如，如果我们给出包含三个类(A、B 和 C)的数据。我们只给出输入，没有输出。因此，我们的模型将划分数据并将数据排列到特定的类别中，但我们不能确定数据是否被划分到特定的类别中。
一些无监督学习算法是 -
K-means
聚类
强化学习
强化学习是一种基于反馈的机器学习方法。在这种学习中，个体(计算机程序)必须探索环境，采取行动，并根据他们的行为获得奖励作为反馈。他们为每一个好的行为获得正奖励，为每一个坏的行为获得负奖励。强化学习代理的目标是最大化正奖励。由于没有标记数据，代理只能通过经验获取知识。
机器学习的应用
机器学习现在几乎应用于每个领域，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是 -
医疗保健和诊断 - 在医疗保健行业，机器学习用于生成神经网络。通过访问有关患者状况、X 光片、CT 扫描和大量测试和筛查的数据源，这种自学习神经网络可帮助医生提供优质护理。
营销 - 机器学习可帮助营销人员开发各种想法、进行测试和评估以及分析数据集。它使我们能够基于大量数据的概念生成快速预测。它对于股票营销特别有用，因为大多数交易都是由使用机器学习算法的机器人执行的。
图像识别 - 图像识别是一种重要的机器学习应用，用于识别物体、人物和位置等。人脸检测和自动好友标记是 Facebook、Instagram 等使用的图片识别最著名的应用。
结论
本文向我们介绍了一些基本的机器学习原理和机器学习的方面。现在，我们可以说机器学习有助于开发智能机器，这些机器可以从先前的经验中学习并更快地运行。我们已经讨论了机器学习的类型。
