本文旨在揭開機器學(xué)習(xí)的神秘面紗，為初學(xué)者和愛好者提供一份全面的指南。我們將深入探討機器學(xué)習(xí)的定義、類型、應(yīng)用以及該領(lǐng)域使用的工具。我們還將探索機器學(xué)習(xí)中的各種職業(yè)道路，并為你如何開啟這個令人興奮領(lǐng)域的旅程提供指導(dǎo)。

一、什么是機器學(xué)習(xí)?

機器學(xué)習(xí)，通常縮寫為 ML，是人工智能(AI)的一個子集，專注于開發(fā)通過經(jīng)驗和使用數(shù)據(jù)自動改進的計算機算法。簡單來說，機器學(xué)習(xí)使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策或預(yù)測，而無需明確地進行編程來實現(xiàn)這些操作。

從本質(zhì)上講，機器學(xué)習(xí)就是關(guān)于創(chuàng)建和實現(xiàn)促進這些決策和預(yù)測的算法。這些算法被設(shè)計為隨著時間的推移提高其性能，隨著它們處理更多的數(shù)據(jù)而變得更加準確和有效。

在傳統(tǒng)編程中，計算機遵循一組預(yù)定義的指令來執(zhí)行任務(wù)。然而，在機器學(xué)習(xí)中，計算機被給予一組示例(數(shù)據(jù))和一個要執(zhí)行的任務(wù)，但由計算機根據(jù)所給的示例來弄清楚如何完成任務(wù)。

例如，如果我們想讓計算機識別貓的圖像，我們不會給它提供關(guān)于貓長什么樣的具體指令。相反，我們給它成千上萬張貓的圖像，讓機器學(xué)習(xí)算法找出定義貓的常見模式和特征。隨著時間的推移，當算法處理更多圖像時，它會更好地識別貓，即使面對從未見過的圖像也能做到。

這種從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并隨著時間推移而改進的能力使機器學(xué)習(xí)極其強大和多功能。它是我們今天看到的許多技術(shù)進步背后的驅(qū)動力，從語音助手和推薦系統(tǒng)到自動駕駛汽車和預(yù)測分析。

二、機器學(xué)習(xí)與人工智能與深度學(xué)習(xí)的對比

機器學(xué)習(xí)經(jīng)常與人工智能或深度學(xué)習(xí)相混淆。讓我們來看看這些術(shù)語彼此之間的不同之處。要更深入地了解，請查看我們關(guān)于人工智能與機器學(xué)習(xí)以及機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的比較指南。

人工智能指的是開發(fā)行為智能并通過一組算法模仿人類智能的程序。該領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂谌N技能：學(xué)習(xí)、推理和自我糾正以獲得最大效率。人工智能可以指基于機器學(xué)習(xí)的程序，甚至也可以指明確編程的計算機程序。

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，它使用從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法來進行預(yù)測。這些預(yù)測可以通過監(jiān)督學(xué)習(xí)生成，其中算法從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，或者通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)生成，其中它們在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一般模式。機器學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測數(shù)值、將事件分類為真或假，并根據(jù)共性對數(shù)據(jù)點進行聚類。

另一方面，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，處理基本上基于受人類大腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的算法。

與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法不同，深度學(xué)習(xí)算法不那么線性、更加復(fù)雜且具有層次結(jié)構(gòu)，能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并能夠產(chǎn)生高度準確的結(jié)果。語言翻譯、圖像識別和個性化藥物是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的一些例子。

三、機器學(xué)習(xí)的重要性

在 21 世紀，數(shù)據(jù)是新的石油，而機器學(xué)習(xí)是驅(qū)動這個數(shù)據(jù)驅(qū)動世界的引擎。它是當今數(shù)字時代的一項關(guān)鍵技術(shù)，其重要性怎么強調(diào)都不為過。這反映在該行業(yè)的預(yù)期增長中，美國勞工統(tǒng)計局預(yù)測在 2021 年至 2031 年期間工作崗位將增長 21%。

以下是它在現(xiàn)代世界如此重要的一些原因：

數(shù)據(jù)處理。機器學(xué)習(xí)如此重要的主要原因之一是它處理和理解大量數(shù)據(jù)的能力。隨著來自社交媒體、傳感器和其他來源的數(shù)字數(shù)據(jù)的爆炸式增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)變得不夠用了。機器學(xué)習(xí)算法可以處理這些大量的數(shù)據(jù)，揭示隱藏的模式，并提供有價值的見解，從而推動決策制定。

推動創(chuàng)新。機器學(xué)習(xí)正在各個領(lǐng)域推動創(chuàng)新和效率。這里有幾個例子：

醫(yī)療保健。算法被用于預(yù)測疾病爆發(fā)、個性化患者治療計劃以及提高醫(yī)學(xué)影像的準確性。

金融。機器學(xué)習(xí)用于信用評分、算法交易和欺詐檢測。

零售。推薦系統(tǒng)、供應(yīng)鏈和客戶服務(wù)都可以從機器學(xué)習(xí)中受益。

所使用的技術(shù)也在農(nóng)業(yè)、教育和娛樂等不同領(lǐng)域找到應(yīng)用。

實現(xiàn)自動化。機器學(xué)習(xí)是自動化的關(guān)鍵推動因素。通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并隨著時間的推移而改進，機器學(xué)習(xí)算法可以執(zhí)行以前的手動任務(wù)，使人類能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜和創(chuàng)造性的任務(wù)。這不僅提高了效率，還為創(chuàng)新開辟了新的可能性。

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