Machine Learning 简明教程

Machine Learning Tutorial

Machine Learning 通常缩写为 ML 是 Artificial Intelligence (AI) 的一个分支，它致力于研究算法开发和统计模型，让计算机能够从数据中学习，并在未经明确编程的情况下做出预测或决策。因此，用更简单的术语来说， machine learning allows computers to learn from data and make decisions or predictions without being explicitly programmed to do so 。从本质上讲，机器学习算法从数据中学习模式和关系，从而让他们能够根据实例进行概括，并对新的未发现的数据做出预测或结论。

How does Machine Learning Work?

广泛而言，机器学习过程包括项目设置、数据准备、建模和部署。下图演示了机器学习的常见工作过程。它遵循一组步骤来执行任务；其工作流程的顺序过程如下 -

fundamental blocks of machine learning process

Stages of Machine Learning

机器学习的详细顺序过程包括一系列步骤或阶段，如下所示 -

sequential process flow of machine learning

Types of Machine Learning

机器学习模型分为以下几类：

Common Machine Learning Algorithms

通常使用几种机器学习算法。这些算法包括：

  1. Neural networks: 神经网络的功能与人脑类似，包括多个连接的处理节点。神经网络擅长模式识别，并用于自然语言处理、图像识别、语音识别和图像创建等不同应用中。

  2. Linear regression: 此算法使用变量之间的线性关系来预测数值。例如，线性回归用于根据特定区域的过去数据预测住房价格。

  3. Logistic regression: 此监督学习方法预测分类变量，例如对问题的“是/否”回复。它适用于诸如垃圾邮件分类和生产线上的质量控制之类的应用。

  4. Clustering: 集群算法使用无监督学习在数据中查找模式，并相应地对其进行组织。计算机可以通过识别人类忽视的数据项目之间的差异，来协助数据科学家。

  5. Decision trees: 决策树可用于对数据进行分类，也可用于预测数值的回归分析。树状结构可用于说明决策树中使用的链接决策的分支顺序。与神经网络不同，决策树可以很容易地进行验证和审计。

  6. Random forests: ML 通过整合来自不同决策树的结果来预测值或类别。

Importance of Machine Learning

机器学习在自动化、从数据中提取见解以及决策过程中非常重要。由于以下原因，它具有重要意义：

  1. Data processing: 机器学习变得如此重要的主要原因是要处理并理解大量数据。鉴于来自社交媒体、传感器和其他来源的数字信息激增，传统的數據分析方法正变得不足。这些数据很重要，它揭示了隐藏的模式，并为机器学习算法可以利用的决策过程提供了宝贵的见解。

  2. Data-driven insights: 机器学习算法可以在大数据集中找到人类无法发现的模式、趋势和相关性。利用这些信息可以做出更好的决策和预测。

  3. Automation: 机器学习通过从数据中学习和随着时间的推移进行改进，可以自动化手动活动，节省时间，并减少错误。ML 算法可以执行以前的手动任务，从而让人类能够专注于更复杂、更有创造性的任务。这不仅提高了效率，而且还为创新开辟了新的可能性。数据输入、分类和异常检测都可以通过机器学习实现自动化。

  4. Personalization: 使用机器学习算法可以分析用户偏好和行为，以生成个性化推荐和体验。它最广泛地用于社交媒体，如电子商务和流媒体服务，通过提供一种方式来增加用户参与度和满意度。

  5. Predictive analytics: 可以训练机器学习模型根据过去的数据来预测后续结果。这对于销售预测、风险管理和需求规划等不同应用非常有用。

  6. Optimization: 机器学习算法优化系统和流程以提高效率和性能。它们的智能电网优化包括供应链物流、资源分配和能耗。

  7. Pattern recognition: 机器学习在图像、音频和自然语言处理中很有用，因为它可以轻松及时地识别复杂的数据模式。

  8. Healthcare: 机器学习用于疾病诊断、爆发；个性化患者治疗计划、个性化治疗规划、医学影像准确性和药物发现。它可以准确诊断、医学图像处理、基因组数据和电子健康记录。

  9. Finance: 机器学习用于信用评分、算法交易和欺诈检测。

  10. Retail: 机器学习还可以用于推荐系统、供应链或客户服务。

  11. Fraud detection and cybersecurity: 机器学习算法可以通过检测和减轻实时安全威胁来检测欺诈行为模式，它还可以用来增强网络安全。

  12. Continuous improvement: 可以定期使用新数据训练和更新机器学习模型，使它们能够适应环境变化并在一段时间内得到改进。

机器学习使组织能够利用数据的强大功能获得见解，简化流程并在各个部门推动创新。

Applications of Machine Learning

如今；机器学习几乎无处不在。然而，机器学习的一些最常用的应用领域是：

  1. Speech recognition: 它也称为自动语音识别 (ASR)、计算机语音识别或语音转文本，并且它是一种利用自然语言处理 (NLP) 将人类语音翻译成书面格式的能力。为了进行语音搜索（例如 Siri）或改善文本可访问性，大量移动设备在其系统中加入了语音识别。

  2. Customer service: 聊天机器人正在网站和社交媒体上取代人工操作员，影响客户参与度。聊天机器人回答发货常见问题、提供个性化建议、交叉销售产品并推荐尺寸。一些常见的示例是电子商务网站上的虚拟代理、Slack 和 Facebook Messenger 机器人以及虚拟和语音助手。

  3. Computer vision: 这项人工智能技术使计算机能够从数字图像、视频和其他可视化输入中提取有意义的信息，然后可将其用于适当的操作。计算机视觉由卷积神经网络提供支持，用于社交媒体上的照片标记、医疗保健中的放射成像和汽车行业中的自动驾驶汽车。

  4. Recommendation engines: AI 算法可能有助于检测数据中的趋势，这些趋势可能有助于使用过去的数据模式制定更有效的营销策略。在线零售商使用推荐引擎为其客户提供与购买过程相关的产品推荐。

  5. Robotic process automation (RPA): RPA 也称为软件机器人，它使用智能自动化技术来执行重复的手动任务。

  6. Automated stock trading: 由 AI 驱动的​​高频交易平台旨在优化股票组合，并在没有人为干预的情况下每天进行数千甚至数百万笔交易。

  7. Fraud detection: 机器学习能够为银行和其他金融领域检测可疑交易。可以根据最近欺诈交易的知识通过监督学习来训练模型。异常检测可以识别出看起来异常的交易，需要跟进。

Target Audience

本 machine learning tutorial 是为那些想要了解机器学习基础知识和进步的人准备的。从更广泛的意义上讲；机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，它专注于开发算法和模型，使计算机能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。机器学习需要数据。该数据可以是文本、图像、音频、数字或视频。数据的质量和数量会极大地影响机器学习模型的性能。特征是用于预测或决策的数据质量。特征选择和工程涉及为模型选择和格式化最相关的特征。

Prerequisites to Learn Machine Learning

你应该对机器学习的技术方面有一个基本的了解。学习者应该熟悉数据、信息及其基础知识。对数据、信息、结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、数据处理和人工智能基础知识的了解；熟练掌握标记/未标记数据、从数据中提取特征及其在 ML 中解决常见问题的应用是必须的。

在探索机器学习概念之前，学习算法和数学模型是最重要的事情。这些先决条件为机器学习提供了坚实的基础，但同样重要的是要了解特定需求可能会因机器学习模型、复杂性、尖端技术和工作的性质而异。