什麼是機器學習？ – 終極指南

已發表: 2020-12-31

您是否知道 82% 的營銷專家正在使用人工智能和機器學習來增強其定制技術的各個方面？ 在本文中，我們將闡述您需要了解的有關 ML 的所有信息。 享受！

在這篇文章中
  • 機器學習定義
  • 機器學習的工作原理
  • 機器學習的重要性
  • 為什麼要使用機器學習
  • 機器學習的應用
  • 機器學習類型
  • 機器學習技術
  • 機器學習的例子
  • 機器學習的優點和缺點
  • 機器學習的未來
  • 機器學習的趨勢

什麼是機器學習

機器學習是人工智能的一門學科，專注於開發應用程序，以提高其準確性並隨著時間的推移從經驗中學習，而無需任何人工編程指導他們這樣做。 機器學習應用程序從數據中學習，以便隨著時間的推移提高其預測準確性或決策制定。

在機器學習中，“教授”算法如何識別大量數據中的特徵和模式，以便根據新數據做出預測和決策。 算法的質量將決定在分析額外數據時預測和決策將變得更加準確。

機器學習如何工作？

開發 ML 模型或應用程序基本上有 4 個步驟。 他們是：

第 1 步：選擇並安排您的訓練數據集

教學數據是一個數據集，代表機器學習應用程序要攝取的信息，以解決構建到固定的挑戰。 在某些情況下，教學數據是標記數據——旨在選擇模型必須識別的分類和特徵。 其他數據集未標記； 因此，該模型將刪除這些特徵並自行分配分類。

儘管如此，必須充分準備教學數據並掃描可能影響培訓的異常或錯誤。 它應分為 2 個子集：教學子集，用於教授模型，分析子集，用於評估和增強模型。

第二步：選擇一種算法對教學數據集進行操作

算法的類型由類型（標記或未標記）、教學數據中的數據量以及要解決的問題類型決定。 以下是標記數據時要使用的常見 ML 算法類型：

  • 衰退算法（例如線性和邏輯回歸，以及支持向量機）。
  • 決策樹
  • 基於實例的算法
  • 未標記的數據使用以下算法：
  • 聚類算法
  • 關聯算法
  • 神經網絡

第 3 步：教授算法以構建應用程序

教授算法是一個關鍵過程，通過算法涉及操作變量，在輸出和它應該產生的結果之間進行比較，調整算法中可能產生更準確結果的偏差和權重，並再次測試變量直到算法在大多數情況下都能提供期望的結果。 最終經過訓練的精確算法是機器學習應用程序。

第 4 步：利用和改進應用程序

最後一步是使用帶有新數據的應用程序，以便隨著時間的推移提高有效性和準確性。 新數據的來源將取決於要解決的問題。 例如，為檢測垃圾郵件而構建的機器學習應用程序將接收電子郵件，但運行機器人吸塵器的機器學習應用程序將使用與房間中新物體或移動家具的真實交互產生的數據

為什麼機器學習很重要

由於可用數據種類和數量的增加、可負擔的數據存儲以及更強大、更便宜的計算處理等因素，人們對機器學習的興趣正在重新燃起。

所有這些因素使得自動快速創建應用程序成為可能，這些應用程序可以處理更大、更複雜的數據並產生更快、更準確的結果——即使規模更大。 通過開發準確的應用程序，公司可以更好地發現有利可圖的機會和/或避免隱藏的風險。

機器學習的用途

如前所述，機器學習無處不在。 以下是您每天可能會遇到的一些用例：

  • 金融服務
    金融和銀行業的許多企業將 ML 用於兩個主要目的：識別數據中的關鍵見解並防止欺詐行為。 這些重要見解有助於識別有利可圖的投資機會，或幫助投資者了解最佳交易時間。 數據挖掘還有助於使用網絡監視來指示網絡欺詐的警告信號或識別高風險客戶。
  • 政府
    公用事業和公共安全等政府機構對 ML 有特殊需求，因為它們擁有大量數據源，可以通過挖掘獲得洞察力。 例如，分析傳感器數據提供了提高效率和節省資金的方法。 政府還可以使用機器學習來檢測欺詐並減少身份盜用。
  • 衛生保健
    在 ML 快速增長的趨勢中，醫療保健行業並沒有被排除在外。 該行業現在使用可穿戴傳感器和設備，可以利用數據實時檢查患者的健康狀況。 機器學習還可以導致技術的出現，該技術將幫助醫學專家評估數據以檢測可能導致更好治療或診斷的危險信號或模式。
  • 油和氣
    該領域的機器學習用例數量巨大。 從發現新能源、檢查地下礦物、預測煉油廠傳感器故障，到簡化石油分配以提高成本效益和效率——用例很多，而且還在不斷擴大。

機器學習應用

機器學習算法用於需要解決方案來促進部署後改進的情況。 ML 算法和模型的應用是通用的，並且可以在適當的條件下用作普通技能人力的替代方案。 例如，稱為聊天機器人的自然語言處理機器語言已經取代了大型 B2C 公司的客戶服務管理員。 這些聊天機器人能夠評估客戶查詢並為人工客戶協助管理員提供支持或直接與客戶互動。

此外，機器學習算法用於幫助增強在線平台的定制和用戶體驗。 亞馬遜、谷歌、Netflix 和 Facebook 都利用推薦系統來消除內容過剩，並根據每個用戶喜歡和不喜歡的東西向他們提供個性化的內容。

機器學習的類型

  1. 監督學習算法

    這些類型是通過使用標記示例來教授的。 監督學習使用機器學習技術，如預測、回歸和分類，來識別預測額外未標記數據上的標籤值的模式。 監督學習通常用於過去數據預測未來可能發生的突發事件的系統中。

  1. 無監督學習算法

    這些類型用於沒有過去標籤的數據。 該應用程序沒有給出“正確答案”。 它必須確定自己正在顯示什麼。 目的是探索數據並確定其中的一些模式。 這種類型在交易數據上表現出色。

  1. 強化學習算法

    這種類型通常用於導航、遊戲和機器人技術。 通過反複試驗，它允許算法發現哪些動作產生最高的獎勵。 強化學習有 3 個主要組成部分：代理（決策馬來語或學習者）、環境（代理與之通信的任何東西）和動作（代理的能力——它能做什麼）。

機器學習技術

大約有 10 種機器學習技術，它們提供了一個概述——以及在您掌握 ML 技能和知識時可以繼續構建的構建塊。 他們是：

  1. 回歸
  2. 分類
  3. 聚類
  4. 降維
  5. 集成方法
  6. 神經網絡和深度學習
  7. 遷移學習
  8. 強化學習
  9. 自然語言處理
  10. 詞嵌入

（另請閱讀：專家應該知道的機器學習算法列表）

機器學習示例

在這個高度現代化的世界中，我們周圍有幾個 ML 的例子。 一些最常見的例子包括：

  • 垃圾郵件檢測器可阻止不需要的電子郵件進入我們的收件箱
  • 當我們把時間花在更好的事情上時，機器人會吸塵
  • 網站會根據我們之前聽過、看過或購買過的內容來推薦歌曲、電影和產品。
  • 數字助理搜索互聯網，響應我們的命令，並播放歌曲。
  • 醫學圖像評估系統幫助醫生檢測他們沒有註意到的腫瘤。
  • 第一批自動駕駛汽車正在上路。

機器學習的優勢

  1. 數字助理：Google Assistant、Amazon Alexa、Apple Siri 和其他 NLP 驅動的數字助理有助於推動語音識別和語音轉文本軟件。
  2. 推薦：機器學習推動 Spotify、Netflix、亞馬遜和其他求職、娛樂、旅遊、新聞和零售服務提供的個性化推薦。

其他好處是：

  1. 欺詐識別
  2. 聊天機器人
  3. 網絡安全
  4. 醫學影像分析
  5. 自動駕駛汽車
  6. 上下文在線廣告

（另請閱讀：企業 CMO 應該知道機器學習的好處）

機器學習挑戰

以下是當今專家面臨的一些挑戰：

  1. 數據採集
  2. 訓練數據量不足
  3. 非代表性訓練數據
  4. 數據質量差
  5. ML 模型中不必要的特徵
  6. 模型的離線訓練和實現
  7. 負擔能力
  8. 耗時的部署
  9. 數據安全和不可訪問的數據
  10. 測試和實驗的基礎設施需求

機器學習的未來

毫無疑問，機器學習的未來非常光明。 據預測，幾種生物識別技術將與 ML 集成，以實現全面的安全解決方案。 由於人工智能技術的進步，多模態生物特徵識別將在不久的將來實現。

機器學習趨勢

  1. 人工智能驅動的生物識別安全解決方案

    生物特徵驗證取得了重大進展。 這是一種新興的機器學習趨勢，你應該注意。 生物識別機器學習應用的一個例子是亞馬遜的 Alexa。 該軟件現在可以通過將說話者與預定語音配置文件進行比較來區分不同說話者的聲音。

  1. 對話式人工智能

    整個 2019 年和 2020 年，人工智能已經發展到現在能夠在寫作等日常活動方面與人類認知競爭的水平。 例如，OpenAI 的研究人員報告說，他們基於 AI 的文本創建者可以創建逼真的文章、詩歌和故事。

其他機器學習趨勢是：

  1. 可解釋的人工智能
  2. 人工智能對抗 COVID-19
  3. 商業預測中的人工智能分析
  4. 自動化機器學習

最後的想法

總之，有必要了解如何將最佳算法與正確的流程和工具相結合，以從中獲得最大價值。 通過在其業務流程中部署 ML，跨多個行業的企業可以獲得很多好處。

其他有用的資源：

深度學習與機器學習：區別

數據科學與機器學習：有什麼區別？

人工智能與機器學習之間的區別

機器學習如何改善業務流程