在這篇文章中，小編將為大家?guī)?a href="/tags/機(jī)器學(xué)習(xí)" target="_blank">機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)報(bào)道。如果你對(duì)本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

事實(shí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)是一系列技術(shù)中的一部分，這些技術(shù)通常被歸為人工智能(AI)的范疇。人工智能包括允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)使用任何技術(shù)來對(duì)人類的智力行為進(jìn)行模仿的所有技術(shù)，從極其先進(jìn)的邏輯技術(shù)到最簡(jiǎn)單的if-then-else決策循環(huán)。在任何使用規(guī)則進(jìn)行循環(huán)的決策計(jì)算機(jī)都屬于這個(gè)領(lǐng)域。

在復(fù)雜的情況下，靜態(tài)的規(guī)則不能簡(jiǎn)單地插入程序中，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)變換快速且沒有規(guī)律可言。就如在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行對(duì)漢字的拼寫，程序可識(shí)別單個(gè)字的讀音音調(diào)但是不能識(shí)別詞組、詞義。這就需要進(jìn)行對(duì)句子、詞語進(jìn)行分組后將其與讀音所匹配起來。在這個(gè)過程中我們稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。ML關(guān)心的是計(jì)算機(jī)在接收到數(shù)據(jù)后給出最優(yōu)解的過程。ML是一個(gè)廣闊的領(lǐng)域，但目前可將其分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

不同的學(xué)習(xí)算法在不同的行業(yè)及應(yīng)用中能夠表現(xiàn)出不同的性能和優(yōu)勢(shì)。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)已成功地應(yīng)用于下列領(lǐng)域：

互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域----語音識(shí)別、搜索引擎、語言翻譯、垃圾郵件過濾、自然語言處理等

生物領(lǐng)域----基因序列分析、DNA 序列預(yù)測(cè)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等

自動(dòng)化領(lǐng)域----人臉識(shí)別、無人駕駛技術(shù)、圖像處理、信號(hào)處理等

金融領(lǐng)域----證券市場(chǎng)分析、信用卡欺詐檢測(cè)等

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域----疾病鑒別/診斷、流行病爆發(fā)預(yù)測(cè)等

刑偵領(lǐng)域----潛在犯罪識(shí)別與預(yù)測(cè)、模擬人工智能偵探等

新聞?lì)I(lǐng)域----新聞推薦系統(tǒng)等

游戲領(lǐng)域----游戲戰(zhàn)略規(guī)劃等

從上述所列舉的應(yīng)用可知，機(jī)器學(xué)習(xí)正在成為各行各業(yè)都會(huì)經(jīng)常使用到的分析工具，尤其是在各領(lǐng)域數(shù)據(jù)量爆炸的今天，各行業(yè)都希望通過數(shù)據(jù)處理與分析手段，得到數(shù)據(jù)中有價(jià)值的信息，以便明確客戶的需求和指引企業(yè)的發(fā)展。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)都要學(xué)習(xí)什么

機(jī)器學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)以下知識(shí)：

編程語言和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要處理大量的數(shù)據(jù)，因此編程語言和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常重要。流行的編程語言包括Python、Java、C++等。熟練掌握這些編程語言，并能夠使用它們來操作數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

線性代數(shù)：線性代數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心，因?yàn)榇蠖鄶?shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都涉及到矩陣和向量運(yùn)算。線性代數(shù)涉及到線性方程組、向量、矩陣、特征值和特征向量等概念。

概率和統(tǒng)計(jì)學(xué)：概率和統(tǒng)計(jì)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和評(píng)估都涉及到概率和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)，例如概率分布、統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、置信區(qū)間等。

數(shù)值計(jì)算和優(yōu)化：機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要解決大量的數(shù)值計(jì)算問題，例如求解最優(yōu)解、求解梯度、求解矩陣特征值等。因此，熟悉數(shù)值計(jì)算和優(yōu)化算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要部分。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型：熟悉不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。掌握這些算法的特點(diǎn)和使用場(chǎng)景，并能夠應(yīng)用它們來解決實(shí)際問題。

數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程：機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、缺失值填充等。特征工程涉及到特征選擇、特征提取、特征變換等。

軟件工程和編程實(shí)踐：機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用需要開發(fā)穩(wěn)健的軟件和算法，需要遵循良好的編程實(shí)踐和軟件工程原則。熟悉軟件開發(fā)過程和版本控制工具，能夠編寫可維護(hù)和可擴(kuò)展的代碼。

以上是機(jī)器學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)的基本知識(shí)，當(dāng)然也還有其他領(lǐng)域的知識(shí)可以進(jìn)一步拓展和深入學(xué)習(xí)。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，希望大家對(duì)本次分享的內(nèi)容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章，可以在網(wǎng)頁頂部選擇相應(yīng)的頻道哦。