学习不再是人类的专利；随着人工智能 (AI) 的出现，计算世界已从平凡的机械系统转变为强大的自动化系统。从最简单的形式来看，人工智能旨在将人类智能模拟到机器中，以便做出更好的决策。
我们可以将人工智能大致分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能由经过设计和训练以执行特定任务的系统组成。它们可以遵循程序命令，但若无人干预则无法工作。
而强人工智能则是指人类的广义认知能力，它不需要人类干预就能完成任务并找到解决方案。
尽管真正的人工智能还需要几十年的时间才能实现，但一种被称为“机器学习驱动的人工智能”的特殊类型的人工智能已经面世。
人工智能分为两种同源技术——机器学习人工智能和深度学习人工智能。后者实际上是前者的子集，但由于其影响更大，我们单独研究它。
两者在各个领域都有着不同的应用，但其绝对效力尚未透露。
在本文中，我概述了机器学习和深度学习，并解释了它们背后的理论及其应用。
目录
- 什么是机器学习？
- 机器学习简史
- 传统编程与机器学习
- 为什么需要机器学习？
- 机器学习的特点
- 机器学习语言
- 机器学习的类型
- 机器学习算法
- 机器学习生命周期
- 深度学习
- 神经网络的类型
- 机器学习和深度学习之间的差异
- 机器学习的应用
- 深度学习的应用
什么是机器学习？
直到最近，计算机还只能执行编程所要求的操作。机器学习是一种使计算机能够模仿人类的技术。它是由人工智能和计算机游戏的先驱亚瑟·塞缪尔于 1952 年发明的，当时他设计了第一个在执行过程中进行学习的计算机程序。
机器学习是人工智能的一个子集，它允许软件从过去的经验中学习，并利用这些知识来改善其未来的性能，而无需明确编程。
数据是推动学习过程的燃料，因为机器从提供给它们的数据中学习。机器学习需要庞大的数据资源和强大的计算能力，而这些资源和能力直到最近才被我们掌握。
机器学习简史
机器学习的基础始于 1943 年，当时神经生理学家Warren McCulloch与数学家Walter Pitts共同撰写了一篇关于神经元及其工作原理的论文（点击此处阅读论文）。两人创建了一个带有电路的模型，使第一个神经网络得以诞生。
著名的“图灵测试”由艾伦·图灵于 1950 年创立，旨在确定计算机是否具有真正的智能。1952 年，亚瑟·塞缪尔开发了第一个可以在下跳棋游戏时进行学习的计算机程序。1957 年，弗兰克·罗森布拉特设计了第一个神经网络，即“感知器”。
20 世纪 90 年代，由于大量数据的出现，机器学习发生了重大转变，从知识驱动转变为数据驱动。1997 年，IBM 的“深蓝”成为第一台在国际象棋比赛中击败世界冠军的机器。企业认识到，通过机器学习可以更有效地进行复杂的计算。
近年来机器学习的一些突出例子包括Google Brain和Deep Fake
2015 年，埃隆·马斯克、伊利亚·苏茨克弗、格雷格·布罗克曼、特雷弗·布莱克威尔、维琪·张等人创建了一个名为OpenAI的组织，旨在开发安全、友好的人工智能，造福人类。OpenAI 一直在机器学习和人工智能领域不懈努力，为该领域带来新的创新。
较新的机器学习突破包括计算机视觉、自然语言处理、强化学习，以及深度学习。
传统编程与机器学习
在传统编程中，计算机程序使用数据并在计算机系统上运行以生成输出。相反，在机器学习中，数据和输出（也称为标签）作为算法的输入，算法得出模型作为输出。
例如，如果我们将客户人口统计和交易作为输入数据，并使用过去的客户流失率作为输出数据。在这种情况下，算法可以构建一个预测客户是否会流失的模型。这种模型称为预测模型。
我们可以使用这些机器学习模型，根据必要的历史数据预测任何情况。机器学习技术很有价值，因为它们允许计算机在人类难以理解的高维复杂空间中学习新规则。
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为什么需要机器学习？
机器学习使我们能够自动快速地对大量数据进行数学计算。我们可以用它来自动执行许多任务，尤其是那些迄今为止只有人类才能凭借其天生的智慧完成的任务。因此，机器学习具有广泛的应用，例如自动驾驶汽车、在线推荐引擎、网络犯罪检测、图像和语音识别、语言翻译和销售预测。
决策、预测、做出预言、提供偏差警报以及揭示隐藏趋势等操作需要来自不同工件的多样化实时数据，而机器学习范式可以最好地处理这些数据。
机器学习的特点
如今，几乎每个企业都愿意接受机器学习，因为它有很多好处。机器学习的一些主要特点包括：
- 自动化——机器学习 (ML) 可以自动执行重复任务并提高业务生产力。
- 提高客户参与度——ML 帮助企业提供定制化的体验和卓越的客户服务，提高品牌忠诚度并维持长期的客户关系。
- 自动化数据可视化——Auto Viz 等平台提供数据可视化，以识别企业、机器和个人生成的大量数据之间的关系，从而提高企业生产力。
- 准确的数据分析——机器学习提供高效的算法和数据驱动模型来处理实时数据。
- 商业智能——与大数据分析相结合，机器学习功能可以帮助企业找到问题的解决方案，帮助他们发展并获得更多利润。
机器学习语言
机器学习有多种编程语言可供选择。语言的选择和所需的编程水平取决于我们如何在应用程序中使用机器学习。因此，对于机器学习来说，没有单一的“最佳”编程语言。
最流行的五种机器学习编程语言是：
- Python
- R
- Java
- 朱莉娅
- 语言ISP
机器学习的类型
这些是一些不同类型的机器学习及其应用。
- 监督学习——这是一类使用模型 布兰普顿的专业会计和簿记 – 我们都渴望的服务 来理解输入变量和目标变量之间的映射的问题。
- 无监督学习——在此，模型尝试自行学习、识别模式并提取数据之间的关系。
- 强化学习——这是代理根据其所处环境提供的反馈或奖励在环境中进行操作的一类问题。
机器学习算法
机器学习算法可以根据其学习模式和功能 bz 列表
的相似性进行分组。
根据他们的学习风格：
- 监督学习算法
- 无监督学习算法
- 半监督学习算法
根据其功能的相似性：
- 回归算法
- 基于实例的算法
- 正则化
- 决策树算法
- 贝叶斯算法
- 聚类算法
- 关联规则学习算法
- 人工神经网络算法
- 深度学习算法
- 降维算法
- 集成算法
机器学习生命周期
机器学习过程包括设计、开发和部署高质量模型的几个阶段。其生命周期包括以下七个步骤：
- 数据收集——此步骤旨在识别和收集与问题相关的所有数据。输出的效率直接取决于所收集数据的质量。
- 数据准备——将收集到的数据整理并放在一个地方进行进一步处理。它包括数据探索，即访问数据的特征、性质、格式和质量。
- 数据整理——清理原始数据并将其转换为有用的格式。
- 数据分析——此步骤涉及特征和模型选择过程。仅选择对模型有利的变量。之后，选择适当的机器学习技术，并使用数据构建模型。
- 模型训练——对模型进行训练，直到其性能达到可接受的水平。
- 模型测试——训练后，对模型进行测试以评估其在未知测试数据上的性能。
- 部署——最后，我们在真实系统中部署构建的模型。
