什么是机器学习：完整指南和实际示例
机器学习使机器能够从数据中学习并改进，而无需明确的编程。
有监督方法、无监督方法和强化方法，每种方法都有特定的应用。
其影响范围从自动化和个性化到欺诈检测和医疗诊断。
机器学习，英文称为Machine Learning近年来，人工智能已成为最具革命性和最令人兴奋的领域之一。这门学科正在改变着各个行业，并且在许多人不知情的情况下，已经融入到我们日常生活的方方面面：从流媒体平台上的剧集推荐，到电子邮件中的垃圾邮件过滤器，再到医疗诊断工具。
但机器学习究竟是什么？它是如何工作的？有哪些类型？我们已经在哪些领域使用它？如果你想深入了解这个概念、它的历史、潜力、商业应用和当前挑战，请继续阅读，因为我们将以清晰透彻的方式回顾所有重要内容，整合该主题最杰出文章的知识，并使用简单易懂的语言。
指数
1 什么是机器学习？简单解释2 机器学习是如何工作的？3 机器学习的主要类型3.1 监督学习3.2 无监督学习3.3 半监督学习3.4 强化学习4 神经网络、深度学习及其与机器学习的关系5 机器学习的历史贡献和演变6 当今机器学习的主要应用7 目前企业采用的优势和挑战8 模型的训练和持续改进的过程9 机器学习对日常生活的影响10 这项技术的未来和潜力
什么是机器学习？简单解释
机器学习是人工智能 (AI) 的一个分支，它使系统能够从数据中学习并自动提高其准确性，而无需针对每个任务进行明确编程。 传统程序的开发人员必须预测所有场景并针对每种情况编写详细的指令，而机器学习算法则不同，它能够独立地在海量信息中搜索并识别模式。这使得它们能够仅根据处理数据所获得的经验做出决策、预测或对元素进行分类。
机器学习的关键在于机器 阿普伦登 根据过去的数据调整他们的数学模型，并能够面对新的情况 最好的结果 每次都是如此。这种创新方法在某种程度上模仿了人类的学习方式，只是规模更大、速度更快。
机器学习是如何工作的？
机器学习遵循包括数据收集、数据选择和准备、算法选择和模型训练的工作流程。 本质上，该系统分析大量信息，发现模式和关系，然后利用这些知识来提供答案、预测结果或对未来的数据进行分类。
典型的过程通常包括以下主要步骤：
数据记录：这是整个项目的基础；需要高质量的数据，并且根据情况，这些数据可能会被标记（例如，指示是否出现狗或猫的图像、标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件等）。
资料准备：涉及清理、转换、组织和构建信息，以便算法能够正确处理。这可能涉及转换日期格式、删除重复项或纠正异常值。
算法选择：根据问题的类型，选择最合适的数学或统计模型（如决策树、神经网络、支持向量机等），并调整初始参数。
模型训练：算法需要输入训练数据。在这个阶段，系统学习信息中存在的关系、规则和模式。
验证和测试：一旦训练完成，模型就会用以前从未见过的数据进行评估，以检查其理解和推广到新场景的能力。
调整与改进：如果性能不如预期，则修改超参数，更好地清理数据，甚至尝试另一种算法，直到结果令人满意为止。
部署和集成：最后，模型投入生产并开始处理真实数据，例如，对电子邮件进行分类、推荐产品或预测销售。
值得注意的是，这个过程并不会随着部署而结束，因为如果环境或数据发生变化，模型的准确性可能会随着时间的推移而下降。因此， 定期接受监控和再培训.
机器学习的主要类型
机器学习有多种方式，每种方式都响应不同的需求或数据格式。 根据所用数据，主要分为三个类别（尽管不是唯一的类别）：
监督学习
在监督学习中，系统根据已标记的数据进行训练。 目标是学习根据训练中看到的样本预测新样本的标签（结果、类别、值）。
一个典型的例子是，一种算法可以分析水果图像，区分苹果和香蕉，前提是它之前已经看过足够多的两种水果的正确识别图像。这样，当系统收到一张新照片时，它就能正确地对其进行分类。这种方法非常适合收入预测、客户细分、语音或图像识别（例如确定X光片是否显示病变）以及许多其他任务。
主要优势： 它在数据易于分类且有大量可用示例的问题上表现非常出色，尽管它的局限性之一是它需要大量标记数据，这可能是昂贵且费力的。
无监督学习
无监督学习处理没有标签的数据，目标是让系统在没有明确外部帮助的情况下自动发现数据中的模式、结构或分组。
一个典型的例子是社交网络上的情绪分析，其中算法可以自动识别新兴的对话主题或根据用户兴趣对其进行分组，而无需预先指定固定的类别。这种方法在数据探索、降维或识别客户集群方面非常有用。
主要优势： 它允许分析大量未知信息以检测趋势或隐藏群体。然而，它更难解释，并且对于特定的预测任务并不总是能产生准确的结果。
半监督学习
这种方法结合了两者的优点：部分数据已标记，其余数据未标记。系统使用两者进行学习，从而减少了大量手动工作的需求。
例如，您可以使用少量分类良好的数据来训练模型，然后让它自动标记其余数据，然后使用新知识重新调整模型。
强化学习
强化学习是一种受动物通过反复尝试、犯错和奖励进行学习的方式启发的技术。 在这种情况下，算法（称为代理）在环境中做出决策，根据其行为获得奖励或惩罚，并优化其行为以最大化长期奖励的总和。
这种方法在电子游戏中使用， 机器人、复杂的推荐系统或能源资源管理，其中没有固定的规则并且环境可以不断变化。
神经网络、深度学习及其与机器学习的关系
在机器学习领域，近年来最强大、最流行的子领域之一是深度学习。 该技术基于人工神经网络，其灵感来自人类大脑，由多层节点（或人工神经元）组成，可以分析更复杂的数据（图像、自然语言等）。
神经网络的结构分为多个层：一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。 每个神经元处理一段信息并将其传递给后续神经元，并根据其在数据中发现的重要性和规则调整它们的权重。当网络拥有多层（三层或更多）时，它们被称为“深层”网络，可以解决更复杂的问题。
深度学习在语音识别、计算机视觉和自然语言处理（NLP）等领域取得了显著进步，为虚拟助手、医学图像分析和机器翻译等技术奠定了基础。
为了深入研究深度学习，你可以参考以下资源 IBM.
机器学习的历史贡献和演变
尽管“机器学习”这个术语很现代，但其数学基础可以追溯到几个世纪以前。 例如，贝叶斯定理可以追溯到 18 世纪，它使我们能够根据先前的证据计算事件发生的概率。
在计算领域，最早的实验发生在20世纪50年代。其中最杰出的是马文·明斯基和迪安·埃德蒙兹，他们创建了第一个能够学习解决迷宫的人工神经网络（SNARC）。后来，亚瑟·L·塞缪尔在IBM开发了第一个学习下西洋跳棋的软件，随着游戏次数的增加，它的水平不断提高。这是第一个在复杂领域超越人类专家的计算机系统。
这些里程碑标志着编程新时代的开始：从僵化的程序过渡到能够适应和学习的系统。
一些非常受欢迎的近期历史时刻是：
1997 年，IBM 的“深蓝”计算机战胜了世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。
AlphaGo 程序的成功， DeepMind他击败了围棋世界冠军，而围棋是一种比国际象棋复杂得多的策略游戏。
普及 语言模型，例如 GPT-4 （能够让许多用户进行与人类难以区分的对话）。
当今机器学习的主要应用
很少有领域能逃脱机器学习的影响。 机器学习模型通常用于：
客户优化和细分：通过分析您的互动和偏好来帮助预测您的需求和行为。
推荐引擎：出现在 Netflix、Amazon 或 Spotify 等平台上，它们会分析您的消费历史并推荐您可能感兴趣的产品、电影或歌曲。
动态定价：根据需求、竞争或经济变量实时调整产品和服务的价格。
检测金融欺诈：银行系统使用机器学习来识别可疑模式并最大限度地降低欺诈风险。
网络安全：识别异常行为并在潜在的网络攻击发生之前检测到它们。
自然语言处理：从聊天机器人到 Siri 或 Alexa 等语音助手，它们可以理解人类语言并做出回应。
自动电子邮件过滤：以比以往更准确、更个性化的方式对消息进行分类和检测垃圾邮件。
医学诊断与图像分析机器学习有助于通过 X 射线或乳房 X 光检查检测疾病，准确率极高。
金融业：客户风险评估、贷款、股市分析和市场趋势预测。
目前企业采用的优势和挑战
机器学习已经从实验用途发展成为大、中、小型企业数字化转型战略的基本支柱。 Entre sus primes ventajas destacan:
复杂重复任务的自动化：帮助减少错误并释放人力资源。
更高效的决策：得益于实时分析数百万个数据点并检测人类无法看到的关系的能力。
产品和服务定制：根据每个客户的具体需求调整报价。
可扩展性和持续改进的能力：随着模型接收到更多数据并面临新的挑战，它们可以得到改进。
然而，挑战包括需要大量高质量数据、模型可解释性、可能影响决策的数据偏差以及高级技术技能的专门培训。
模型的训练和持续改进的过程
训练机器学习模型需要一个不断改进的迭代和监督过程。 部署后，必须监控您的预测、收集新数据并调整模型以保持其准确性，以适应环境变化或新业务需求。
机器学习对日常生活的影响
也许最令人惊讶的事情是机器学习如何渗透到我们的日常生活中，甚至渗透到我们通常不会想到的日常任务中。 从理解我们的命令并提供建议的语音助手，到 Netflix 等平台上的推荐，再到检测银行欺诈，借助人工智能，还可以对收件箱中的电子邮件进行适当的管理和分类。
医疗保健领域的进步，例如能够以更高的精度和更低的成本通过 X 射线检测肿瘤的算法，以及正在开发自动驾驶汽车的汽车行业，都表明这项技术正在改变多个行业。
这项技术的未来和潜力
机器学习并不是昙花一现的技术，而是未来几十年最具变革潜力的技术之一。 越来越多的数据正在产生，算法正在改进，计算能力正在增长，使得机器能够在医学、娱乐和金融等领域学习和做出决策。
道德、隐私和透明度方面的进步将是负责任地充分发挥其潜力、应对其使用过程中出现的挑战的关键。 世界各地的组织都在利用这项技术来创新和改进他们的产品和服务，而且这种趋势还在持续增长。
显然，机器学习不仅仅是一个流行词，它还将影响我们的生活、工作以及与技术的互动方式。
绝热量子计算：其本质、应用和挑战的全面概述
您可能会感兴趣：什么是回收？回收利用完整指南……什么是 Notion：应用程序完整指南……AutoGen：框架的完整实用指南……什么是 Slack：社交媒体平台完整指南……abas ERP 完整指南：它是什么，它如何运作……合成燃料：完整指南……Lightning 设备完整指南……什么是湍流？完整解释……