Machine Learning 简明教程

Machine Learning - Introduction

Introduction to Machine Learning

我们生活在“数据时代”，这个时代因更好的计算能力和更多存储资源而得以丰富。这些数据或信息日复一日地增加，但真正的挑战是理解所有数据。企业和组织正尝试使用 Data Science 、 Data Mining 和机器学习的概念和方法来构建智能系统以应对这一挑战。其中，机器学习是计算机科学中最激动人心的领域。把机器学习称为算法的应用和科学并不过分，这些算法可以让数据更有意义。

What is Machine Learning?

机器学习 (ML) 是计算机科学的一个领域，借助该领域，计算机系统能够像人类一样赋予数据意义。

简而言之，机器学习是一种人工智能，它使用算法或方法从原始数据中提取模式。

How does Machine Learning work?

机器如何从模型中学习的机制分为三个主要组成部分 −

  1. Decision Process − 基于向模型提供输入数据和输出标签，它将生成有关识别模式的逻辑。

  2. * 损失函数 - * 是预期值和预测值之间的误差度量。这用于评估机器学习的性能。

  3. * 优化过程 - * 通过调整训练阶段的权重来最小化损失函数。算法将重复评估和优化的过程，直到误差最小化。

Need for Machine Learning

人类在此刻是地球上最聪明、最先进的物种，因为他们可以思考、评估和解决复杂问题。另一方面，人工智能仍处于初期阶段，在许多方面尚未超越人类智能。

那么问题是，需要让机器学习的原因是什么？这样做最合适的原因是“基于数据，高效且有规模地做出决策”。

最近，各组织正在大量投资人工智能、机器学习和深度学习等新技术，从数据中获取关键信息，以执行多项现实世界的任务并解决问题。我们可以称其为由机器做出的数据驱动决策，特别是为了自动化这个过程。

这些数据驱动决策可以代替编程逻辑，用于无法固有编程的问题上。事实上，我们离不开人类智能，但另一个方面是，我们所有人需要以巨大规模高效地解决现实世界问题。这就是 need for machine learning 出现的缘故。

History of Machine Learning

机器学习的 history 可追溯到 1959 年，当时 Arthur Samuel 发明了一个程序，为每一方计算西洋跳棋的 winning probability 。

好吧，机器学习几十年的演变始于这样一个问题，“机器能思考吗？”。然后，在 1960 年至 1970 年间出现了 neural networks 的兴起。机器学习继续通过统计方法进行推进，例如 Bayesian networks 和 decision tree 学习。

Deep Learning 的革命始于 2010 年代，随着自然语言处理、卷积神经网络和语音识别的任务演进。如今，机器学习已成为一项革命性技术，已成为各个领域的组成部分，从医疗保健到金融和交通运输。

Machine Learning Methods

机器学习模型主要可以分为以下四类 −

  1. Supervised Machine Learning

  2. Unsupervised Machine Learning

  3. Semi-supervised Machine Learning

  4. Reinforcement Machine Learning

让我们详细探讨以上每一种类型的机器学习。

Supervised Machine Learning

在 supervised machine learning 中，算法在标记数据上接受训练，这意味着为每个输入提供了正确的答案或输出。然后，算法使用这些标记数据对新的、未见数据做出预测。

Unsupervised Machine Learning

在 unsupervised machine learning 中，算法在未标记数据上接受训练，这意味着为每个输入未提供正确的输出或答案。相反，算法必须自己识别数据中的模式和结构。

Semi-supervised Machine Learning

Semi-supervised machine learning 是一种机器学习技术，它是监督学习和非监督学习的集成，因为它使用主要部分的未标记数据集和次要部分的标记数据来训练算法，最好用于分类和回归任务。

Reinforcement Machine Learning

在 reinforcement machine learning 中，算法通过接收基于其行为的奖励或惩罚形式的反馈来学习。然后，算法使用此反馈来调整其行为并提高性能。

Machine Learning Use Cases

机器学习已经成为我们所有人生活中必不可少的一部分。它广泛用于各个行业，特别是涉及处理大量数据的行业。机器学习的一些用例包括：

Recommendation System

它们是软件引擎，旨在根据用户的喜好和厌恶、以前与应用程序的互动等向用户推荐物品。这有助于提升用户体验，从而增加企业的销售额。

Voice Assistants

它是一个基于语音识别、语言处理算法和语音合成工作的数字助理，可以聆听特定的语音命令，并用用户询问的相关信息作为回应。

Fraud Detection

它是识别系统或组织中异常活动的过程，主要用于金融部门以识别欺诈交易。算法经过训练，可以监控交易、行为和模式，识别可疑活动，以便报告并进一步调查。

Health Care

机器学习在医疗保健行业中广泛用于诊断疾病、提高医学成像的准确性以及个性化患者治疗。

Robotic Process Automation (RPA)

RPA 也被称为软件机器人，它使用智能自动化技术来执行重复的手动任务。

Drive-less Cars

拥有自动驾驶汽车的概念将技术带到了另一个层次。尽管这些技术背后的算法和技术堆栈很先进，但核心是机器学习。最常见的例子是特斯拉汽车，经过了充分的测试和验证。

Computer Vision

这专注于使计算机能够识别和理解图像和视频。它们寻求执行和自动化类似于人脸识别等复制人类能力的任务。

Advantages of Machine Learning

  1. *自动化 - *借助机器学习，可以无缝完成每项任务，尤其是重复性任务，从而为人类节省时间和精力。例如，聊天机器人的部署改善了客户体验并缩短了等待时间。而人工代理可以处理创造性和复杂的问题。

  2. *增强用户体验和决策制定 - *机器学习模型可以分析大量数据集并从中获取见解以进行决策。机器学习还允许个性化产品和服务，以增强客户体验。算法分析客户偏好和过去的行为，以推荐能提升零售体验和用户体验的产品。

  3. *广泛适用性 - *此技术具有广泛的应用范围。从医疗保健和金融到商业和营销，机器学习几乎应用于所有行业以提高生产力。

  4. *持续改进 - *机器学习算法设计成不断学习以提高准确性和效率。每次数据被模型重新训练时，决策都会得到改善。

Disadvantages of Machine Learning

  1. *数据获取 - *机器学习中最关键且最困难的任务是收集数据。每个机器学习算法都需要相关、无偏见和高质量的数据。更好的数据将导致机器学习模型更好的性能。

  2. *结果不准确 - *机器学习的另一个主要挑战是算法生成的解读结果的可信度。

  3. *出错几率 - *机器学习依赖于两件事：数据和算法。这些因素中的任何不正确或偏见都可能导致错误和不准确的结果。例如，如果训练的数据集很小，那么算法无法完全理解模式，从而导致偏差和无关的预测。

  4. *维护 - *必须持续维护和监控机器学习模型，以确保它们随着时间的推移保持有效和准确。

Challenges in Machine Learning

尽管机器学习取得了进步，但仍有一些需要解决的挑战和限制。

  1. *数据隐私 - *机器学习模型高度依赖数据。有时，它可能是个人详细信息。考虑到隐私和安全问题，收集的数据应仅限于模型所需的范围。它还需要在使用敏感数据与保护个人隐私之间取得平衡。关键任务包括有效的匿名化、数据保护和数据安全。

  2. *对工作的影响 - *机器学习承担了可以自动化的角色和任务，例如数据录入和客户服务等领域的工作。同时，它也创造了与数据准备和算法开发相关的就业机会，例如数据科学家、机器学习工程师等等。机器学习将人力资源导向数据驱动的决策和创造力。

  3. *偏见和歧视 - *在隐私考虑方面，必须保护一些敏感属性（如种族和性别）不被不当使用以避免歧视。

  4. *伦理考量 - *它有助于了解这些机器学习算法如何影响个人、社会和各行各业。这些道德规范的目的是建立一些准则来维护透明度、问责制和社会责任。

Machine Learning Algorithms Vs. Traditional Programming

机器算法和传统编程之间的区别取决于它们被编程为处理任务的方式。下面根据不同的标准对一些比较进行了分类：

Criteria

Machine learning algorithms

Traditional programming

Problem solving approach

计算机通过对大数据集模型进行训练来学习。

以手动编程的代码的形式向计算机提供明确的规则。

Data

它们严重依赖于数据，它定义了模型的性能。

它们对数据的依赖性较低，因为输出取决于编码逻辑。

Complexity of Problem

最适合图像细分或自然语言处理等复杂问题，这些问题需要识别数据中的模式和关系。

最适合具有明确结果和逻辑的问题。

Flexibility

它具有高度的灵活性，并适应不同的场景，特别是当模型用新数据重新训练时。

它的灵活性有限，因为更改应该手动完成。

Outcome

机器学习中的结果不可预测，因为它取决于训练数据、模型和许多其他因素。

如果知道了问题和逻辑，则传统编程中的结果可以准确预测。

Machine Learning Vs. Deep Learning

深度学习是机器学习的一个子领域。它们之间的实际区别在于算法的学习方式。

在机器学习中，计算机使用算法从大数据集中学习，以便执行预测和推荐等任务。而深度学习则使用类似于人脑开发的复杂算法结构。

与机器学习模型相比，深度学习模型对复杂问题的有效性更高。例如，自动驾驶汽车通常使用深度学习，它可以使用图像分割识别 U 型弯路标，而如果使用机器学习模型，则将选择路标的特征，然后使用分类器算法进行识别。

Machine Learning Vs. Generative AI

机器学习和生成型 AI 是不同的分支，有不同的应用。虽然机器学习用于预测分析和决策，生成型 AI 则专注于创建内容，包括现有模式中的逼真图像和视频。

Future of Machine Learning

机器学习肯定将成为技术领域的下一个变革者。自动化机器学习和合成数据生成是使机器学习更易于访问且高效的新时代发展。

采用机器学习的一项重大技术是 Quantum computing 。它利用量子的机械现象创造出一个同时展示多个状态的系统。这些先进的量子算法用于高速处理数据。 AutoML 是将自动化和机器学习结合起来的另一项技术。它可能包括从原始数据到为部署开发模型的每个阶段。

Multi-modal AI 是一种用于有效解释和分析多感知输入（包括文本、语音、图像和传感器数据）的 AI 系统。 Generative AI 是机器学习的另一个新兴应用，它专注于创建模仿现有模式的新内容。对机器学习产生影响的其他一些新兴技术包括边缘计算、机器人技术等等。

How to Learn Machine Learning?

学习机器学习可能会让人望而生畏，但只要有正确的资源和指导，它就会是一次有价值的经历。以下是开始学习机器学习的 5 个步骤 −

Step 1 − Learn the Fundamentals of Machine Learning

在深入研究机器学习之前，重要的是对基本原理有透彻的了解。其中包括学习数据类型、统计、算法和 Python 等编程语言。网上提供了许多在线课程、书籍和教程来帮助你入门。

Step 2 − Choose a Machine Learning Framework

一旦你对机器学习有了基本的了解，就可以选择一个框架了。有许多流行的机器学习框架可用，包括 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn。每个框架都有其自己的优点和缺点，因此重要的是选择与你的目标和专业知识相符的框架。

Step 3 − Practice with Real Data

学习机器学习的最佳方法之一是使用真实数据进行练习。你可以在 Kaggle 或 UCI 机器学习存储库等网站上找到公开可用的数据集。使用真实数据进行练习将帮助你了解如何清洗、预处理和分析数据，以及如何针对不同类型的问题选择适当的算法。

Step 4 − Build Your Own Projects

随着你对机器学习了解的不断深入，开始构建自己的项目很重要。这将帮你应用所学知识，进一步发展你的技能。你可以从简单的项目开始，如构建推荐系统或情绪分析工具，然后随着你对这个过程越来越熟悉，再转向更复杂的项目。

Step 5 − Participate in Machine Learning Communities

加入机器学习社区（如在线论坛或聚会）是一个很好的方式，可以与其他对同一领域感兴趣的人联系。你可以向他人学习，分享你自己的经验，并获得关于你项目的反馈。这可以帮助你在持续学习和成长时保持动力和参与。