什麼是機器學習及其重要性
已發表: 2018-06-12人工智能、機器學習、深度學習是當今行業最熱門的三個流行語。 通常，我們傾向於將術語人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 用作同義詞。 然而，這兩個術語非常不同——機器學習是更廣泛的人工智能領域的關鍵方面之一。
英特爾 ML 負責人 Nidhi Chappell恰當地說：
“人工智能基本上是智能——我們如何讓機器變得智能，而機器學習是支持它的計算方法的實現。 我的想法是：人工智能是科學，機器學習是讓機器更智能的算法。”
因此，簡單地說，AI 是一個涉及將機器製造成“智能和智能”單元的領域，而 ML 是人工智能下的一個分支，涉及教計算機“學習”自行執行任務.
數據科學、機器學習和大數據之間的區別！
現在，讓我們深入研究什麼是機器學習。
目錄
什麼是機器學習？
根據SAS的說法， “機器學習是一種數據分析方法，可以自動構建分析模型。 它是人工智能的一個分支，其理念是系統可以從數據中學習、識別模式並在最少的人工干預下做出決策。”
儘管機器學習一詞最近才成為人們關注的焦點，但機器學習的概念已經存在了很長時間，最早的例子是他在二戰期間開發的艾倫·圖靈的Enigma 機器。 今天，機器學習幾乎無處不在，從我們生活中的普通事物到涉及大數據的更複雜的計算。 例如，谷歌的自動駕駛汽車以及 Netflix、亞馬遜和 Spotify 等網站上的個性化推薦，都是機器學習的成果。
機器如何學習？
為了更好地理解“什麼是機器學習”這個問題，我們必須了解機器可以自行“學習”的技術。 設備可以通過三種主要方式學習做事——監督學習、無監督學習和強化學習。 雖然近 70% 的 ML 是有監督的，但只有大約 10-20% 的 ML 是無監督學習。
監督學習
監督學習處理明確定義和概述的輸入和輸出，這裡的算法通過標記的標籤進行訓練。 在監督學習中，學習算法接收定義的輸入集和正確的輸出集。 因此，該算法將根據它在接收到的輸入和輸出中感知到的模式來修改結構。 這是一種學習模式識別模型，涉及分類、回歸、預測和梯度提升等方法。
監督學習通常應用於涉及歷史數據的案例。 例如，使用信用卡交易的歷史數據，監督學習可以預測未來發生錯誤或欺詐卡交易的可能性。
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無監督學習
與使用歷史數據集的監督學習相反，無監督學習是缺乏任何歷史數據的應用程序。 在這種方法中，學習算法超越了數據，提出了恰當的結構——雖然數據沒有標籤，但算法根據數據各自的特徵將數據分成更小的塊，最常見的是藉助決策樹。 無監督學習是交易數據應用的理想選擇，例如識別具有特定屬性的客戶群和集群。
無監督學習算法主要用於為單個用戶組創建個性化內容。 購物平台上的在線推薦和數據異常值的識別是無監督學習的兩個很好的例子。
強化學習
強化學習與傳統的數據分析方法非常相似，其中算法通過試錯法學習，然後以可能的最佳結果聲明結果。 強化學習由三個基本組成部分組成——代理、環境和動作。 這裡的代理是指學習者/決策者； 環境由代理與之交互的所有內容組成，動作是指代理可以執行的事情。
這種類型的學習有助於隨著時間的推移改進算法，因為它會在檢測到錯誤時繼續調整算法。 谷歌地圖路線是強化學習最優秀的例子之一。
現在您已經了解了什麼是機器學習，包括可以讓機器學習的類型，現在讓我們看看當今世界上機器學習的各種應用。
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為什麼機器學習在當今世界很重要？
在什麼是機器學習之後，接下來是下一個重要的問題——“機器學習的重要性是什麼？”
機器學習的主要重點是通過深入研究大量數據儲備來幫助組織提高其整體功能、生產力和決策過程。 隨著機器開始通過算法學習，它將幫助企業在數據中解開這些模式，從而幫助他們在不需要人工干預的情況下做出更好的決策。 除了這種前期優勢，機器學習還具有以下優勢：
及時分析評估
通過篩選客戶反饋和交互等海量數據，ML 算法可以幫助您及時分析和評估您的組織戰略。 當您通過瀏覽多個數據源創建業務模型時，您有機會查看相關變量。 通過這種方式，機器學習可以幫助您了解客戶行為，從而使您能夠相應地簡化客戶獲取和數字營銷策略。
通過快速處理實現實時預測
機器學習算法最令人印象深刻的特點之一是它們的速度非常快，因此來自多個來源的數據處理速度很快。 反過來，這有助於做出對企業非常有益的實時預測。 例如，
- 流失分析——它涉及識別那些可能離開你的品牌的客戶群。
- 客戶線索和轉化——機器學習算法提供了對不同客戶群的購買和消費模式的洞察，從而使企業能夠設計出能夠最大限度地減少損失和鞏固利潤的策略。
- 客戶保留——機器學習算法可以幫助識別客戶獲取政策和營銷活動中的積壓。 有了這些見解，您可以調整您的業務策略並改善整體客戶體驗以留住您的客戶群。
轉型行業
機器學習已經開始改變行業，因為它能夠實時提供有價值的見解。 金融和保險公司正在利用機器學習技術在大型數據集中識別有意義的模式，防止欺詐，並為不同的客戶群提供定制的財務計劃。 在醫療保健領域，由 ML 技術驅動的可穿戴設備和健身傳感器使個人能夠掌控自己的健康，從而最大限度地減少對醫療專業人員的壓力。 機器學習也被石油和天然氣行業用於尋找新能源、分析地下礦物、預測系統故障等。
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當然，這一切只是冰山一角。 如果您想深入了解什麼是機器學習，最好深入研究該技術。 我們希望我們能夠幫助您了解什麼是機器學習，至少在表面上是這樣。 總是有很多事情要做和學習，僅僅問“什麼是機器學習”只會有一點幫助。 現在是您深入挖掘並親身體驗該技術的時候了！
