机器学习 （ML） 是一个令人兴奋且快速发展的领域，是人工智能 （AI） 的核心。ML 的核心是教计算机从数据中学习并随着时间的推移而改进，而无需人工编写每个规则或指令。想象一下，让计算机能够发现模式、做出预测，甚至做出决策，就像我们人类从经验中学习一样。这是一个强大的概念，正在改变我们周围的世界，即使您刚刚开始，它也比以往任何时候都更容易获得。
如果您是该主题的新手，我们的最新文章以适合初学者的方式对其进行了分解。我们介绍了基础知识，深入探讨了机器学习的三种主要类型，并分享了一些将概念变为现实的真实示例。以下是您将发现的更深入的内容：
机器学习
的三种主要类型机器学习不是一种放之四海而皆准的方法，它有不同的风格，每种都有自己的解决问题的方式。以下是三种主要类型的概要，通过简单的类比进行解释，以便于掌握：
监督学习
通过向孩子展示带有标签的图片来教孩子识别动物：“这是一只猫”、“这是一只狗”。经过足够多的例子后，孩子可以自己识别新的动物。监督式学习的工作方式相同。它使用标记数据（提供答案的数据）来训练算法。经过训练后，该算法可以预测新的、看不见的数据的结果。例如，它可能会根据以前标记的邮件示例学习将电子邮件分类为 “垃圾邮件” 或 “非垃圾邮件”。
无监督学习
想象一下，你有一袋混合的糖果，但没有人告诉你什么是什么。您开始根据您注意到的内容将它们分组 - 可能按颜色、形状或大小。简而言之，这就是无监督学习。它采用未标记的数据（没有预定义的答案）并自行查找隐藏的模式或分组。真实世界的用途？企业使用它来将具有相似购物习惯的客户聚集在一起，以进行有针对性的营销活动。
强化学习
想想训练一只狗：当它听命时，你给它一个款待;当它没有时，就没有零食。随着时间的推移，狗会了解哪些行为会带来奖励。强化学习遵循这种试错法。算法通过与环境交互来学习，做出好的决策会获得奖励，做出错误的决策会受到惩罚。这是自动驾驶汽车如何弄清楚如何导航或玩游戏的 AI 如何掌握复杂的策略。
机器学习
的真实示例机器学习不仅仅是一个理论概念，它已经成为您日常生活的一部分。以下是一些显示其影响的示例：
Netflix 推荐
有没有想过 Netflix 是如何知道你接下来要狂欢的节目的？ML 算法会分析您的观看历史、偏好，甚至类似用户喜欢推荐专为您量身定制的内容。
垃圾邮件过滤器
借助 ML，您的电子邮件收件箱保持干净。它学会了发现垃圾邮件中的模式（如某些词语或发件人行为），并在它们到达您之前将其过滤掉。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车依靠 ML 做出瞬间决策。通过处理来自摄像头、传感器和过去经验的数据，他们学会了识别交通标志、避开障碍物并保持路线。
Healthcare Innovations ML
通过分析医学图像或根据历史数据预测患者预后，帮助医生诊断疾病，从而提高准确性并挽救生命。
语音助手
无论是 Siri、Alexa 还是 Google Assistant，ML 都能让他们理解您的语音命令，并在每次交互中变得更加智能。
机器学习为何如此重要
从娱乐和网络安全到运输和医疗保健，机器学习正在彻底改变各行各业。它不仅适用于技术专家，工具和平台使初学者更容易探索甚至构建自己的 ML 项目。无论您是对自己喜欢的应用程序的工作原理感到好奇，还是梦想着创造新事物，了解 ML 都是一个很好的起点。
发表评论 取消回复