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什么是机器学习？

news 2025/5/19 5:54:09

机器学习是人工智能的一个分支，它使算法能够发现数据集中隐藏的模式。它允许他们预测新的、相似的数据，而无需对每项任务进行显式编程。机器学习可应用于多个领域，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、欺诈检测、投资组合优化和任务自动化。

机器学习的影响延伸到自动驾驶汽车、无人机和机器人，增强了它们在动态环境中的适应性。这种方法标志着一项突破，机器从数据示例中学习以生成准确的结果，与数据挖掘和数据科学紧密交织在一起。

对机器学习的需求

机器学习很重要，因为它允许计算机从数据中学习并提高它们在特定任务上的性能，而无需明确编程。这种从数据中学习和适应新情况的能力使机器学习对于涉及大量数据、复杂决策和动态环境的任务特别有用。

以下是使用机器学习的一些特定领域：

预测建模： 机器学习可用于构建预测模型，帮助企业做出更好的决策。例如，机器学习可用于预测哪些客户最有可能购买特定产品，或者哪些患者最有可能患上某种疾病。
自然语言处理： 机器学习用于构建可以理解和解释人类语言的系统。这对于语音识别、聊天机器人和语言翻译等应用程序非常重要。
计算机视觉： 机器学习用于构建可以识别和解释图像和视频的系统。这对于自动驾驶汽车、监控系统和医学成像等应用非常重要。
欺诈检测： 机器学习可用于检测金融交易、在线广告和其他领域的欺诈行为。
推荐系统： 机器学习可用于构建推荐系统，根据用户过去的行为和偏好向用户推荐产品、服务或内容。

总体而言，机器学习已成为许多企业和行业的重要工具，因为它使他们能够更好地利用数据、改进决策流程并为客户提供更加个性化的体验。

机器学习、传统编程和人工智能之间的区别

机器学习	传统编程	人工智能
AI 的一个子集，专注于创建从数据中学习并进行预测的算法。	根据特定问题陈述编写基于规则的确定性代码。	使机器能够执行通常需要人类智能的任务的技术。
数据驱动，从历史数据中学习以预测未来结果。	基于规则且具有确定性，依赖于开发人员的明确指示。	使用数据驱动技术和预定义规则的组合，结合 ML、深度学习和传统编程。
能够在大型数据集中寻找模式和见解，随着时间的推移进行学习和改进。	缺乏自学能力;output 与 input 和 predefined rules 直接关联。	适应和发展以高精度执行复杂任务，通常超出人类在特定领域的能力。
用于预测分析、自动驾驶汽车、聊天机器人和其他基于 AI 的应用程序。	用于构建具有特定功能的应用程序，如软件工具和系统。	广泛的应用程序包括自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。
取决于数据的质量和多样性。如果数据不具有代表性，则性能可能会很差。	依赖于开发人员的智慧和远见。仅限于已知场景。	结合 ML 和传统编程的优势，以解决复杂的多方面问题。

机器学习算法如何工作？

机器学习算法的工作原理是从数据中学习模式和关系来做出预测或决策，而无需为每个任务明确编程。

以下是典型机器学习算法工作原理的简化概述：

数据收集
首先，收集或整理相关数据。此数据可能包括对手头任务很重要的示例、特征或属性，例如图像、文本、数值数据等。
数据预处理
在将数据馈送到算法之前，通常需要对其进行预处理。此步骤可能涉及清理数据（处理缺失值、异常值）、转换数据（标准化、缩放）以及将其拆分为训练集和测试集。
选择模型
根据任务（例如，分类、回归、聚类），选择合适的机器学习模型。示例包括决策树、神经网络、支持向量机和更高级的模型，如深度学习架构。
训练模型
所选模型使用训练数据进行训练。在训练期间，算法会学习数据中的模式和关系。这涉及迭代调整模型参数，以最小化训练数据中预测输出和实际输出（标签或目标）之间的差异。
评估模型
训练后，使用测试数据对模型进行评估，以评估其性能。准确率、精度、召回率或均方误差等指标用于评估模型对新的、看不见的数据的泛化程度。
微调
可以通过调整超参数（在训练过程中不直接学习的参数，如神经网络中的学习速率或隐藏层数）来微调模型，以提高性能。
预测或推理
最后，训练后的模型用于对新数据进行预测或决策。此过程涉及将学习的模式应用于新输入以生成输出，例如分类任务中的类标签或回归任务中的数值。

机器学习生命周期

机器学习生命周期包括：

定义问题： 清楚地确定要解决的实际问题。
数据收集： 从各种来源收集必要的数据。
数据清理和预处理： 解决数据质量问题并准备数据以供分析。
探索性数据分析（EDA）： 分析数据以识别模式、异常值和趋势。
特征工程和选择： 增强数据特征并选择相关特征以提高模型性能。
模型选择： 根据问题类型和数据特征选择合适的模型。
模型训练： 使用训练和验证数据集的拆分来训练模型。
模型评估和优化： 使用相关指标评估和优化模型。
模型部署： 在生产环境中实施模型以进行实时预测。
模型监控和维护： 定期检查和更新模型以保持准确性。

机器学习的类型

1. 监督式机器学习

监督式学习算法在标记的数据集上进行训练。他们学习根据标记的训练数据将输入特征映射到目标。监督式学习有两种主要类型：

回归： 回归算法学习根据输入特征预测连续值。
分类： 分类算法学习根据输入特征将输入数据分配给特定类别或类。分类中的输出标签是离散值。

2. 无监督机器学习

无监督学习算法学习识别数据中的模式，而无需使用标记样本进行显式训练。目标是发现数据中的底层结构或分布。

无监督学习有两种主要类型：

聚类分析： 聚类算法根据相似的数据点的特征将其分组在一起。目标是识别彼此相似但与其他组不同的数据点组或集群。
降维： 降维算法可以减少数据集中输入变量的数量，同时保留尽可能多的原始信息。这对于降低数据集的复杂性并使其更易于可视化和分析非常有用。

3. 强化机器学习

在强化学习中，代理通过执行作并根据其作获得奖励或惩罚来学习与环境交互。强化学习的目标是学习一种策略，即从状态到行动的映射，随着时间的推移，该策略可以最大限度地提高预期的累积奖励。

强化学习有两种主要类型：

基于模型的强化学习： 代理学习环境模型，包括状态之间的转换概率以及与每个状态-动作对相关的奖励。然后，代理使用此模型来规划其作，以最大化其预期奖励。
无模型强化学习： 代理直接从经验中学习策略，而无需明确构建环境模型。代理与环境交互，并根据收到的奖励更新其策略。

机器学习的各种应用

自动化： 机器学习，在任何领域完全自主工作，无需任何人工干预。例如，机器人执行制造工厂中的基本工艺步骤。
金融行业： 机器学习在金融行业越来越受欢迎。银行主要使用 ML 来查找数据中的模式，但也用于防止欺诈。
政府组织： 政府使用 ML 来管理公共安全和公用事业。以拥有大规模人脸识别的中国为例。政府使用人工智能来防止乱穿马路。
医疗保健行业： 医疗保健是最早将机器学习与图像检测结合使用的行业之一。
营销： 由于对数据的大量访问，人工智能在营销中得到了广泛使用。在海量数据时代之前，研究人员开发了贝叶斯分析等高级数学工具来估计客户的价值。随着数据的繁荣，营销部门依靠 AI 来优化客户关系和营销活动。
零售行业： 机器学习在零售行业用于分析客户行为、预测需求和管理库存。它还通过根据客户过去的购买和偏好推荐产品，帮助零售商为每位客户提供个性化的购物体验。
运输： 机器学习在运输行业用于优化路线、减少燃料消耗并提高运输系统的整体效率。它还在自动驾驶汽车中发挥作用，其中 ML 算法用于做出有关导航和安全的决策。