什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够在不明确编程的情况下进行学习。

它是人工智能 （AI） 和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法使 AI 能够模仿人类的学习方式，逐渐提高其准确性。人工智能先驱亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在1950年代将其定义为“使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习的研究领域”。

机器学习是聊天机器人和预测文本、语言翻译应用程序、Netflix 推荐的节目以及我们的社交媒体提要的呈现方式的幕后推手。它为自动驾驶汽车和机器提供动力，可以根据图像诊断医疗状况。

机器学习从数据开始，收集数据并准备用作训练数据，或机器学习模型将训练的信息。数据越多，程序越好。从那里，程序员选择要使用的机器学习模型，提供数据，并让计算机模型自我训练以找到模式或进行预测。

机器学习算法的类型

机器学习有四个子类别：

监督式机器学习

在监督机器学习中，数据被标记，这意味着每个示例都有一个正确的答案，机器根据这些数据进行训练并生成一个模型，该模型可以对类似类型的数据进行准确的预测。

例如，一个算法将用狗和其他东西的图片进行训练，所有这些都由人类标记，机器将学习自己识别狗图片的方法。

操作员为机器学习算法提供包含所需输入和输出的已知数据集，并且算法必须找到一种方法来确定如何获得这些输入和输出。当操作员知道问题的正确答案时，该算法会识别数据中的模式，从观察中学习并做出预测。该算法进行预测并由操作员进行校正，该过程一直持续到算法达到高水平的准确性/性能。

监督学习问题的类型 - ：

回归 -> 在回归问题中，目标是预测连续数值。这可以是根据位置、大小和房间数量等特征预测房价，预测股票价格，或根据天气变量估计温度。分类 ->在分类问题中，目标是预测给定输入的类别或类标签。例如，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，识别手写数字，或预测客户是否会流失。

监督学习的应用：

监督学习在各个领域都有应用，包括：

医疗保健：根据患者症状诊断疾病。金融：预测股票价格或信用风险评估。营销：基于客户行为的定向广告。自然语言处理（NLP）：情感分析，文本分类。自动驾驶汽车：识别物体并做出驾驶决策。无监督机器学习

想象一下，你得到一个篮子，里面装满了各种水果，但没有任何标签。您的任务是根据颜色、形状或质地等特征将相似的水果组合在一起。这种在没有明确监督的情况下发现数据模式或结构的过程类似于机器学习中的无监督学习。

在无监督机器学习中，程序在未标记的数据中查找模式。在无监督学习过程中，机器学习算法需要解释大型数据集并相应地处理该数据。该算法试图以某种方式组织该数据以描述其结构。这可能意味着将数据分组到集群中，或者以看起来更有条理的方式排列数据。

监督学习问题的类型 - ：

聚类 -> 聚类涉及根据其特征将相似的数据点分组到聚类或区段中。示例包括根据购买行为对客户进行分组，将新闻文章细分为主题，或在生物数据中识别相似基因。降维 ->降维技术旨在减少数据集中的要素数量，同时保留其基本信息。这有助于可视化高维数据、压缩数据以实现高效存储或提高机器学习模型的性能。异常检测 ->异常检测侧重于识别数据中偏离常态的罕见事件或异常值。这在欺诈检测、网络安全或监控工业设备故障方面特别有用。

无监督学习的应用：

无监督学习在各个领域都有应用，包括：

市场细分：根据购买行为对客户进行分组。图像和文档聚类：将相似的图像或文档组织到组中。异常检测：识别数据中的欺诈易或异常模式。推荐系统：根据用户偏好推荐类似产品或内容。数据可视化：在较低维度中可视化高维数据以进行探索。强化机器学习

强化机器学习通过反复试验来训练机器，通过建立奖励系统来采取最佳行动。强化学习可以训练模型玩游戏，或者通过告诉机器何时做出正确的决定来训练自动驾驶汽车驾驶，这有助于它随着时间的推移学习应该采取什么行动。

通过定义规则，机器学习算法会尝试探索不同的选项和可能性，监控和评估每个结果以确定哪一个是最佳的。

强化学习的应用：

强化学习在各个领域都有广泛的应用，包括：

游戏：训练代理以超人的水平玩棋盘游戏（例如国际象棋、围棋）或视频游戏（例如雅达利游戏）。机器人技术：教机器人在动态环境中执行复杂的任务，例如操作、导航或组装。自动驾驶汽车：开发能够学会安全高效地在道路上行驶的自动驾驶汽车。推荐系统：根据用户交互和反馈个性化内容推荐（例如电影、音乐、产品）。资源管理：优化动态系统中的资源分配，例如能源管理或供应链优化。半监督机器学习

半监督学习类似于监督学习，但同时使用标记和未标记的数据。在半监督学习中，该算法从包含少量标记数据和大量未标记数据的数据集中学习。此方法在获取标记数据成本高昂或耗时，但未标记数据丰富的情况下特别有用。