機器學習如何工作？

在這個時代，機器學習很重要。 大號機器學習有助於管理業務運營和了解客戶行為。 它還有助於新產品的開發。機器學習（ML）是主要的人工智慧技術之一。

它包括訓練算法以識別學習庫中的重複模式。 這種訓練產生了一個計算機模型，旨在進行預測（識別聲音、圖像等）或自動執行任務（回答問題、自動駕駛車輛等）。

所有主要公司都在轉向機器學習。 亞馬遜、Facebook 和谷歌等公司正在將機器學習作為優先事項。 讓我們看看機器學習是如何工作的。

什麼是機器學習？

有很多定義，但我會用簡單的詞給你。 機器學習是人工智能的一種形式。 人工智能教會計算機從過去的經驗中學習，就像人類一樣。

通過這個過程，計算機可以通過識別其模式和探索數據來改進自己。 但是，它需要最少的人為參與一些編碼。

早期有很多實驗。 有一些關於數據和學習以及計算機如何識別它們的理論。

但在當今世界，機器學習變得越來越複雜。 但是你也需要知道這些基本的經驗。

C機器學習是如何工作的？

機器學習已經存在很長時間了。 然而，算法一天比一天復雜。 最近的發展是更快、更有效地應用這些數據。

申請難度大。 能夠以復雜的方式完成所有這些事情的畢業生比其他程序員領先一步。 大公司需要這些程序員來保持領先於競爭對手。

沒有什麼任務是機器學習無法完成的。 在機器學習的幫助下，可以建立明確的模式。 並且在未來，它將以最少的交互自動工作。

機器學習到來後，公司正在改變以前由人類管理的流程。有幾個例子。

• 參加客戶電話
• 簡歷審查
• 圖像識別
• 語音識別
• 醫學診斷
• 統計套利
• 預測分析
• 萃取。

機器學習使用兩種技術

機器學習主要使用兩種技術。 它們如下。

監督學習-

在這種技術中，人工智能收集以前的數據。 它還有助於收集和生成機器學習部署的輸出。 簡而言之，監督學習是我們人類學習事物的方式。

我們做錯了事，在學習和分析之後做正確的事。 這與計算機學習不同事物的方式相同。

我們人類向計算機提供各種數據。 這就是我們所說的 訓練集。

無監督學習——

這種技術有助於發現未知的數據模式，然後有助於發現錯誤。 該算法通常嘗試使用未標記的示例來理解固有結構。 無監督機器學習中有兩個不同的任務。

分組

在這種學習中，人類首先嘗試收集數據點。 然後把它們變成集群。 最後，它試圖使它們彼此相似但又不同於其他集群。 它對市場細分很有用。

縮小尺寸

該模型在訓練中更有效。 這種技術允許將類似的屬性組合在一起，以獲得更好的體驗和解釋。

使用機器學習

如今有上千種機器學習應用。 從數據輸入到復雜的風險評估，機器學習無所不能。 世界正在朝著自動化的方向發展。 例如，我們喜歡汽車中的自動駕駛儀。

客服、客服功能超多，機器

學徒制有助於管理和製定良好的職業道路。

谷歌和亞馬遜的語音識別也是機器學習的應用。 有大量內部應用程序允許組織提升其流程，這也有助於減少手動工作量。

機器學習所做的最有用的事情之一就是發現錯誤。 有時在查看複雜的模式或分析時，人眼無法發現錯誤，但計算機可以檢測到錯誤。

機器學習還可以提供完美的服務質量、高效的服務和創新的產品。 他解放了人類工人來做這件事。 這些技術是自然語言處理、深度學習、計算機視覺和機器學習。

人類可以擅長組織電子表格或識別模式。 但它無法分析和檢查大型數據集。

AI算法可以識別和檢查大數據并快速分析。 如果沒有機器學習， 這不可能.

機器學習和人工智能有什麼區別？

人工智能旨在模擬人的思維。 從那時起，機器學習只是實現這一目標的工具之一。

它允許機器根據要實現的目標攝取示例，例如在自動駕駛汽車的情況下識別人行橫道的圖像或視頻。

但這種技術有其局限性。 它不允許進行複雜的推理。 因此，有必要將其與其他方法結合起來，朝著名副其實的 AI 邁進。

在學習方面當然非常強大，但神經網絡並不是可靠的補充，在某些情況下會導致有偏見或不合邏輯的結果（例如： 自動駕駛汽車以錯誤的方式繞行）。

因此有興趣將深度學習與其他方法相結合，例如基於預定義業務規則的符號 AI，我們示例中的高速公路代碼，將被注入網絡以完善其推理。

機器學習的最佳編程語言

機器學習最有效的編程語言是 Python 和 R。數據科學家熟悉這兩種語言。 但也有其他語言用於機器學習。

不同的項目需要不同的語言。 人工智能工具是用於執行任務的軟件庫。 根據 GitHub 的說法，機器學習的最佳編程語言是 Python。

Python可用於資料分析和挖掘。它還允許您開發不同的機器學習模型和演算法。 Python 允許聚類、分類、回歸和降維。社群 蟒蛇很重要, 他是 比較容易學 蟒蛇。

恩結論

機器學習很重要，因為它可以讓企業洞察客戶行為和業務運營模式的趨勢，同時支持新產品開發。

當今許多領先的公司，例如 Facebook、谷歌和優步，都將機器學習作為其運營的核心。 機器學習已成為許多公司的重要競爭優勢。

如果您想了解更多關於機器學習的信息。 開始學習 Python，隨著時間的推移，您將成為專家。 如果有什麼不明白的地方，請隨時發表評論。