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IT 开发学习博客很高兴提供机器学习和人工智能指南。本指南为 IT 开发提供实用信息和实际解决方案,包括带有指定语言的代码示例(例如{语言} {代码}
)。
机器学习是一种自动建立分析模型的数据分析方法。它是人工智能的一个分支,其理念是系统可以从数据中学习、识别模式并在最少的人工干预下做出决策。
机器学习的过程类似于数据挖掘的过程。两者都需要能够识别数据中的模式。然而,机器学习侧重于开发可以访问数据并使用数据进行自我学习的计算机程序。
数据挖掘是从数据中提取模式的过程。它通常用于大型数据库的上下文中,例如公司持有的客户数据。目的是找到可用于更好地理解数据或预测未来事件的隐藏模式。
机器学习是训练算法以根据数据进行预测的过程。它通常用于中小型数据集的上下文中,例如图像、文本或财务数据。目的是构建可以从数据中学习并对未来事件做出预测的算法。
机器学习主要分为三种类型:
监督学习:这是数据被标记的地方,算法被告知如何处理它。例如,如果我们想构建一个机器学习算法来识别图片中的动物,我们需要为其提供一个标有动物名称的图片数据集。
无监督学习:这是数据未标记的地方,由算法自行解决。例如,如果我们想要构建一个机器学习算法来将数据点聚类成组,我们就不需要为其提供标记数据点的数据集。
强化学习:这是算法在完成任务后获得奖励的地方。例如,如果我们想构建一个机器学习算法来玩游戏,我们需要为其提供游戏状态和奖励的数据集。
机器学习可用于各种任务,包括:
分类:这是要求算法预测数据点类别的地方。例如,我们可以使用机器学习算法将动物图像分类为“猫”或“狗”。
回归:这是要求算法预测连续值的地方。例如,我们可以使用机器学习算法根据房屋的大小、位置和其他特征来预测房屋的价格。
聚类:这是要求算法将数据点分组到集群中的地方。例如,我们可以使用机器学习算法将动物图像聚类为“猫”、“狗”、“鸟”、“爬行动物”等组。
降维:这是要求算法减少数据集中特征数量的地方。例如,我们可以使用机器学习算法来减少图像中的像素数量。
使用机器学习有很多好处,包括:
自动化:机器学习可以自动执行原本由人类完成的任务。例如,机器学习算法可用于自动对动物图像进行分类。
准确性:机器学习可用于实现高水平的准确性。例如,可以使用机器学习算法对动物图像进行准确分类。
可扩展性:机器学习可用于处理人类无法处理的大型数据集。例如,机器学习算法可用于处理数百万张图像的数据集。
灵活性:机器学习算法可以通过多种方式部署,包括本地、云端或边缘。
机器学习存在一些挑战,包括:
数据质量:用于训练机器学习算法的数据质量会影响算法的准确性。例如,如果数据质量很差,算法可能无法从中学习。
数据多样性:用于训练机器学习算法的数据的多样性会影响算法的准确性。例如,如果数据不够多样化,算法可能无法从中学习。
特征选择:用于训练机器学习算法的特征会影响算法的准确性。例如,如果不仔细选择特征,算法可能无法从中学习。
超参数调整:用于训练机器学习算法的超参数会影响算法的准确性。例如,如果不仔细调整超参数,算法可能无法从数据中学习。
有许多工具可用于机器学习,包括:
Python:Python 是一种广泛用于机器学习的编程语言。它有许多可用于机器学习的库,包括 TensorFlow、Keras 和 PyTorch。
R:R 是一种广泛用于机器学习的编程语言。它有许多可用于机器学习的库,包括 caret 和 mlr。
Java:Java 是一种广泛用于机器学习的编程语言。它有许多可用于机器学习的库,包括 Weka 和 RapidMiner。
Jupyter Notebook:Jupyter Notebook 是一个开源 Web 应用程序,可用于机器学习。它允许您创建和共享包含实时代码、方程式、可视化效果和叙述性文本的文档。
我们的机器学习和人工智能指南到此结束。我们希望您觉得它有用。如果您有任何问题,请在下面的评论部分发表。