機器學習都要學習什么

在這篇文章中，小編將為大家?guī)?a href="/tags/機器學習" target="_blank">機器學習的相關報道。如果你對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、機器學習

事實上，機器學習是一系列技術(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算機系統(tǒng)使用任何技術(shù)來對人類的智力行為進行模仿的所有技術(shù)，從極其先進的邏輯技術(shù)到最簡單的if-then-else決策循環(huán)。在任何使用規(guī)則進行循環(huán)的決策計算機都屬于這個領域。

在復雜的情況下，靜態(tài)的規(guī)則不能簡單地插入程序中，因為這些數(shù)據(jù)變換快速且沒有規(guī)律可言。就如在計算機上進行對漢字的拼寫，程序可識別單個字的讀音音調(diào)但是不能識別詞組、詞義。這就需要進行對句子、詞語進行分組后將其與讀音所匹配起來。在這個過程中我們稱為機器學習。ML關心的是計算機在接收到數(shù)據(jù)后給出最優(yōu)解的過程。ML是一個廣闊的領域，但目前可將其分為兩大類：監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。

不同的學習算法在不同的行業(yè)及應用中能夠表現(xiàn)出不同的性能和優(yōu)勢。目前，機器學習已成功地應用于下列領域：

互聯(lián)網(wǎng)領域----語音識別、搜索引擎、語言翻譯、垃圾郵件過濾、自然語言處理等

生物領域----基因序列分析、DNA 序列預測、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測等

自動化領域----人臉識別、無人駕駛技術(shù)、圖像處理、信號處理等

金融領域----證券市場分析、信用卡欺詐檢測等

醫(yī)學領域----疾病鑒別/診斷、流行病爆發(fā)預測等

刑偵領域----潛在犯罪識別與預測、模擬人工智能偵探等

新聞領域----新聞推薦系統(tǒng)等

游戲領域----游戲戰(zhàn)略規(guī)劃等

從上述所列舉的應用可知，機器學習正在成為各行各業(yè)都會經(jīng)常使用到的分析工具，尤其是在各領域數(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、機器學習都要學習什么

機器學習需要學習以下知識：

編程語言和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：機器學習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)，是學習機器學習的基礎。

線性代數(shù)：線性代數(shù)是機器學習的核心，因為大多數(shù)機器學習算法都涉及到矩陣和向量運算。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)計學：概率和統(tǒng)計學是機器學習的基礎。機器學習算法的設計和評估都涉及到概率和統(tǒng)計學的知識，例如概率分布、統(tǒng)計假設檢驗、置信區(qū)間等。

數(shù)值計算和優(yōu)化：機器學習算法需要解決大量的數(shù)值計算問題，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)值計算和優(yōu)化算法是機器學習的重要部分。

機器學習算法和模型：熟悉不同類型的機器學習算法和模型，包括監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習。掌握這些算法的特點和使用場景，并能夠應用它們來解決實際問題。

數(shù)據(jù)預處理和特征工程：機器學習算法通常需要對數(shù)據(jù)進行預處理和特征工程。預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標準化、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。

軟件工程和編程實踐：機器學習應用需要開發(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，能夠編寫可維護和可擴展的代碼。

以上是機器學習需要學習的基本知識，當然也還有其他領域的知識可以進一步拓展和深入學習。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關機器學習的內(nèi)容，希望大家對本次分享的內(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)頁頂部選擇相應的頻道哦。