机器学习是一种数据分析技术，可以自动创建分析模型。 此外，它是人工智能的一个分支，其前提是系统可以从数据中学习。 加上发现模式，并在很少或没有人为干预的情况下实施决策。 这项研究将基本上展示什么是机器学习、类型、示例和课程。
机器学习的意义是什么？
同样，使数据挖掘和贝叶斯分析比以往任何时候都更受欢迎的动力正在重新激发人们对机器学习的兴趣。 此外，诸如增加数据量和种类，更便宜和更强大的事情 计算 处理和低成本的数据存储。
所有这些都意味着可以快速自动地创建模型。 这甚至可以评估更大、更复杂的数据，并提供更快、更准确的答案——即使是大规模的。 因此，通过开发详细的模型，公司可以提高识别有价值的可能性或避免意外风险的机会。
机器学习的类型
以下是不同类型的机器学习
机器学习的类型：监督
该机器在监督学习中通过示例进行教学。 同时，操作员给机器算法一个已知的数据集，其中包含所需的输入和输出。 系统必须弄清楚如何获得这些输入和输出。
尽管操作员知道问题的正确解决方案。 该算法识别数据中的模式，从观察中学习，并生成预测。 此外，该算法创建预测，然后由操作员进行纠正，并重复此过程，直到算法达到高度的有效性。
首先，分类，其次，回归，最后，预测都是监督学习的子集。
分类: 在分类任务下。 机器学习计算机必须最终从观察到的数据中得出结论，并选择是否执行任务。
新的观察属于哪一类？ 将电子邮件筛选为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”时。 例如，该程序必须检查现有的观察数据并适当地过滤电子邮件。
数据复原测试：这一挑战需要机器学习算法来估计和理解变量之间的关系。 此外，回归分析特别有利于预测和预测。 因为它以一个因变量和一系列其他变化变量为中心。
预测： 是根据过去和现在的事实预测未来的实践，广泛用于分析模式。
机器学习的类型：半监督
半监督学习与监督学习非常相似。 从某种意义上说，它同时使用了标记和未标记的数据。 此外，标记数据是具有相关标签的信息，以便算法可以解释它。 而未标记的数据没有该信息。 通过利用这个
机器学习算法结合起来可以学习对未标记的数据进行分类。
机器学习的类型：无监督学习
在这种情况下，机器学习算法检查数据以检测模式。 同时，没有响应键或人工操作员提供指导。 相反，机器通过分析可访问的数据来确定相关性和关联性。 而且，留给机器算法去理解大数据集。 并且还在无监督学习过程中处理该数据。 但随后该算法会尝试组织该数据以描述其结构。 然而，这可能意味着将数据分组到集群中或以更有组织的方式排列数据。
当它评估额外的数据时，它根据这些数据做出决策的能力会增加并变得更加精细
以下活动属于无监督学习的范围：
聚类 是对可比数据集合进行分组的过程（基于定义的标准）。 将数据分成不同的组并分析每个数据集以发现趋势至关重要。
降维是减少调查中的变量数量以获得所需的确切信息的过程。
机器学习的类型：通过强化
强化学习与有规律的学习过程有关。 其中机器算法是一组要遵循的动作、参数和最终值。 按照规则的定义，机器学习算法会尝试探索多种选择和可能性。 从而监控和评估每个输出以确定哪个是理想的。 此外，强化学习通过反复试验来指导机器。 此外，它从以前的经验中吸取教训，并开始根据情况调整其策略，以实现最大的潜在结果。
另请参阅： 机器学习在工作场所的 5 种用途
机器学习示例
识别图像
在现实世界中，图像识别是众所周知且广泛使用的数字学习示例。 此外，它可以根据黑白或彩色照片中的像素强度将物体识别为数字图像。
真实世界的图像识别机器学习示例：
第一个示例：将 X 射线分类为恶性或非癌性。
第二个例子：给一张照片的脸命名（在社交媒体上也称为“标记”）。
第三个例子：手写识别是通过将单个字母分成更小的图片来完成的。
它也经常用于基于图像的面部识别。 该技术可以通过使用人员数据库来发现共同点并将它们与面孔相匹配。 这是执法部门经常使用的术语。
语音识别
机器学习能够将语音转换为文本。 另外，一些软件解决方案可以将现场语音和录音语音都转换为文本文件。 时间频带上的强度也可用于分割语音。
真实世界的语音识别机器学习示例：
一、语音搜索
其次，拨打电话号码
三、Appliance命令
Google Home 和 Amazon Alexa 等设备就是语音识别软件使用方式的示例。
医学评估
机器学习可以帮助疾病诊断。 此外，许多医生利用具有语音识别功能的聊天机器人来识别症状模式。
现实世界医学诊断的机器学习示例：
- 协助制定诊断或推荐疗程
- 它在肿瘤学和病理学中用于识别恶性组织。
- 检查体液 在罕见的疾病情况下，面部识别软件和机器学习相结合可以扫描患者图像。 加上身份识别 表型 与罕见的遗传疾病有关。
统计对冲
套利是一种 金融相关自动化 用于管理大量证券的交易方法。 但是，该方法中使用了一种交易算法，以利用经济数据和相关性分析一组证券。
机器学习现实世界中统计套利的例子：
检查市场微观结构的算法交易
分析海量数据
识别实时套利机会。
机器学习通过优化套利方法来改进套利方法。
预测分析
机器学习可以将可访问的数据分类为分组，这些分组随后可以由分析师定义的规则指定。 但是，一旦分类完成，分析人员就可以计算失败的可能性。
机器学习 预测分析的实际应用示例：
- 确定交易是欺诈性的还是合法的
- 改进用于计算问题可能性的预测方法。
机器学习最有前途的应用之一是预测分析。 它可以用于一切，从产品创建到房地产定价。
萃取
可以使用机器学习从非结构化数据中提取结构化信息。 组织从客户那里收集大量数据。 此外，为预测分析工具注释数据集的过程是使用机器学习算法自动化的。
从现实世界中提取的机器学习示例：
创建一个可以预测声带异常的模型。
它制定了预防、诊断和治疗疾病的策略。
协助医生快速诊断和治疗问题。
通常，这些程序很耗时。 另一方面，机器学习可以从数十亿的数据样本中跟踪和提取信息
借助机器学习，未来更加光明
机器学习是一项了不起的人工智能技术。 机器学习的早期应用已经改变了我们的日常生活和未来
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机器学习课程
机器学习课程：一变量线性回归
基于输入值，线性回归预测实值输出。 我们讨论使用线性回归来预测房价，引入成本函数的概念，并介绍梯度下降学习方法。
机器学习课程：线性代数回顾
这个可选模块让学生重新了解线性代数概念。 课程的剩余部分需要对线性代数有基本的了解，特别是当我们开始涵盖具有多个变量的模型时。
机器学习课程：多变量线性回归
如果您的输入包含多个值怎么办？ 该模块演示了如何扩展线性回归以考虑多个输入特征。 我们还讨论了将线性回归付诸实践的最佳实践。
机器学习课程：Octave/Matlab 教程
本课程包括编程作业，可帮助您了解如何将学习算法付诸实践。 其次，您将需要使用 Octave 或 MATLAB 来完成编程作业。 本模块向您介绍 Octave/Matlab 并引导您完成提交作业的过程。
机器学习课程：正则化
机器学习模型必须能够很好地泛化到模型从未见过的新示例。 此外，我们在此模块中引入了正则化，以帮助防止模型过度拟合训练数据。
机器学习：神经网络中的表示
神经网络是一种基于大脑工作方式的模型。 此外，它在当今的许多应用中被广泛使用。 当您的手机解释并理解您的语音命令时，神经网络很可能会帮助您理解您的语音。 同样，当您兑现支票时，自动读取数字的机器也使用神经网络。
机器学习最有效的语言是什么？
尽管速度较慢，但较低级别的语言（如 R、C++ 或 Java）更难掌握。 高级语言（如 Python 和 JavaScript）学习起来更快但使用起来更慢。 Python 是数据分析和机器学习的重要语言。
人工智能与机器学习的区别是什么？
人工智能被“智能”计算机用来模仿人类思维并进行独立活动。 计算机系统变得智能的过程称为机器学习。 使用神经网络，它是基于人脑的算法的集合，是教计算机模仿人类推理的一种方法。
机器学习需要数学吗？
机器学习在很大程度上依赖于数学来帮助创建可以从数据中学习并做出准确预测的算法。
机器学习需要编码吗？
是的，如果您想在人工智能和机器学习领域工作，则需要一些编码经验。
学习机器学习有挑战性吗？
需要深入了解数学和计算机科学的众多领域，以及一丝不苟地关注发现算法低效所需的细节，这些都是使机器学习具有挑战性的因素。 为了优化算法，机器学习应用程序还需要精确的注意力。
结论
机器学习对于商人或女性来说非常重要，即使是作为学生也是如此。 上述研究显然就是证明。
机器学习常见问题解答
什么是人工智能与机器学习？
人工智能是一种使机器能够模拟人类行为的技术。 然而，机器学习是人工智能的一个子集，它允许机器自动从过去的数据中学习，而无需显式编程。 人工智能的目标是制造像人类一样的智能计算机系统来解决复杂的问题。
机器学习有哪四种类型？
机器学习算法有四种类型：一是监督，二是半监督，三是无监督，最后是强化。
机器学习难吗？
尽管许多高级机器学习工具很难使用。 并且还需要大量高级数学、统计学和软件工程方面的复杂知识。 初学者可以通过广泛使用的基础知识做很多事情。 因此，要掌握机器学习，一些数学是必不可少的。
