機器學習教程
機器學習是人工智能的一個子集，它涉及算法、統計模型和分析。傳統上，機器被設計為遵循給定的特定指令，不具備做出決策的能力。機器學習通過能夠分析、預測或分類各種數據來達到最佳解決方案，從而改變了這一點。機器學習使系統能夠根據過去交互過程中收集的數據做出具有統計意義的決策。機器學習為系統隨著時間的推移獲得智能的可能性讓路。
為什么我們需要機器學習
在數字時代，數據是大量可用的。對于涉及模式識別或保留前一次交互中的一塊內存的給定問題，傳統的編程方法并不是最好的解決方案。當試圖更新以適應新的需求時，它變得復雜而混亂。傳統的編程方法無法處理各種各樣的數據，而使用機器學習，數據總是越多越好，隨著我們生成的大量數據，現在可以使用最先進的神經網絡模型進行簡單的模式識別。
讓我們舉一個例子，看看我們幾乎每隔一天都會做的一些最常見的事情，比如點食物、雜貨甚至衣服。所有這些現在只需點擊一下，就可以通過機器學習找到模式、行為，并從中學習，而無需明確編程。
機器學習的應用
ML技術的出現徹底改變了我們的生活。它們融入了我們的日常生活，以至于我們大部分時間都依賴它們來完成任務。我們大多數人無法想象沒有智能手機的生活主要是由機器學習驅動的。從解鎖手機到使用安裝的各種社交媒體和電子商務應用程序，都在經過嚴格訓練的復雜神經網絡上運行，讓我們能夠無縫使用。
在不斷進步的世界中，機器學習因其改進和在競爭對手中脫穎而出而被多個行業認可。金融、零售、醫療保健、交通等行業利用機器學習接觸更多人，并通過考慮他們的好惡與他們建立個性化的聯系。
IBM、谷歌、微軟、英特爾、蘋果、特斯拉、Facebook、Netflix、Instagram等頂級公司有效地利用機器學習進行可靠、快速和有效的商業決策。
Img:機器學習的各種應用
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機器學習的先決條件
機器學習所能實現的最酷的東西吸引著這個領域的每一個人。但我們沒有注意到的是，在后臺有很多東西使由ML驅動的應用程序成功。機器學習是關于你如何與機器溝通以完成工作。
熟練使用Python或R這兩種腳本語言都很重要。與人們普遍認為的相反，一個人不需要成為一名公認的數學家或統計學家就可以開始機器學習。然而，基本的工作知識是必須的，Python和R等編程語言中的預定義庫可以很好地完成這項工作。此外，還需要去除分析技能的銹，因為在構建成功的ML模型時，80%的時間都用于分析和選擇正確的數據類型。
目標受眾
機器學習教程主要面向研究生和在職專業人士，如分析師、數據科學家或開發人員，他們被認為對計算機科學的基礎知識有一定的先驗知識。然而，觀眾不必僅限于這些人。任何人只要具備基本的分析和編程技能，再加上正確的態度和決心，都可以成為機器學習的高手。
