什么是机器学习?

机器学习是当今一个新的趋势领域，是人工智能的一种应用。它使用特定的统计算法，使计算机以某种方式工作，而无需明确编程。算法接收输入值，并通过使用某些统计方法预测输出。机器学习的主要目标是创造能够像人类一样思考和工作的智能机器。

创建良好的机器学习系统的要求

那么，创造这样的智能系统需要什么呢?以下是创建这样的机器学习系统所需要的东西:

数据:预测输出需要输入数据。

算法:机器学习依赖于某些统计算法来确定数据模式。

自动化:它是使系统自动运行的能力。

迭代:完整的过程是一个迭代过程，即过程的重复。

可伸缩性:机器的容量可以在尺寸和规模上增加或减少。

建模:通过建模的过程，根据需求创建模型。

机器学习方法

这些方法被分为若干类别。这些都是:

监督式学习:在这种方法中，在训练过程中向计算机提供输入和输出以及反馈。分析了训练过程中计算机预测的准确性。这个训练的主要目标是让计算机学会如何将输入映射到输出。

无监督学习:在这种情况下，没有提供这样的培训，让计算机自己找到输出。无监督学习主要应用于事务性数据。它用于更复杂的任务。它使用另一种被称为深度学习的迭代方法来得出一些结论。

强化学习:这种类型的学习使用三个组成部分，即agent，环境，行动。agent是感知其周围环境的人，而环境是agent在环境中与之互动和行动的人。强化学习的主要目标是找出可能的最佳策略。

机器学习是如何工作的?

机器学习使用了类似于数据挖掘的过程。算法用目标函数(f)来描述，目标函数将输入变量(x)映射到输出变量(y)，可以表示为:

y = f (x)

还有一个误差e，它是与输入变量x无关的，因此方程更广义的形式是:

y = f (x) + e

机器学习的常见类型是学习x到y的映射来进行预测。这种方法被称为预测建模，可以做出最准确的预测。对于这个函数有不同的假设。

机器学习的应用

以下是部分应用:

认知服务

医疗服务

语言处理

企业管理

图像识别

人脸检测

视频游戏

机器学习的好处

一切都依赖于这些系统。找出这样做的好处。

决策更快:通过对日常决策过程进行优先排序，它提供了可能的最佳结果。

适应性:它提供了快速适应新变化环境的能力。由于数据不断更新，环境变化很快。

创新:它使用先进的算法，提高整体决策能力。这有助于开发创新的业务服务和模式。

洞见:它有助于理解独特的数据模式，并基于可以采取哪些具体操作。

业务增长:有了机器学习，整个业务流程和工作流将更快，因此这将有助于整体业务的增长和加速。

结果会很好:这样，结果的质量就会提高，出错的几率也会降低。

深度学习

深度学习是更广泛的机器学习领域的一部分，基于数据表示学习。它基于人工神经网络的解释。深度学习算法采用多层处理。每一层使用前一层的输出作为自身的输入。使用的算法可以是有监督的算法，也可以是无监督的算法。

深层神经网络

深度神经网络是一种多层的人工神经网络，它隐藏在输入层和输出层之间。这个概念被称为特征层次结构，它倾向于增加数据的复杂性和抽象性。这使得网络能够处理包含数百万个参数的非常大的高维数据集。