机器学习概览

当今机器学习是一个非常热门的话题,每个人都在谈论机器学习,并讨论它如何在他们的业务或职业生涯中发挥作用。 机器学习是一种数据分析方法,可以使分析模型建立自动化。它是人工智能的一个分支,其基础是机器应该能够通过经验学习和适应。

机器学习的类型
监督学习
  • 有预定义的数据集来训练你的程序
  • 根据  训练数据,程序可以在给出新数据时做出准确的判断
  • 所以这就像跟老师一起学习
  • 这就像分类回归,比如收到一束带有标签的花,你的程序可以在标签的基础上辨别花朵
无监督学习
  • 当有没有老师来训练,需要自我学习
  • 当你的程序足够聪明时,可以自动查找数据集中没有标签的模式和关系。
  • 在这次学习中,你没有使用任何关于人的过去/之前的知识,并将它们分类为“随时随地”
  • 这就像聚类关联,例如,您收到没有标签的花,因此程序需要使用算法来识别花朵
强化学习
  • 这就像打击和试验类的学习
  • 该计划从他们自己的经验中学习。一个软件程序,可以最佳地执行定义的任务,并通过经验反复试验和学习。

创建良好的机器学习系统需要什么?

  • 数据准备
  • 挑选算法 - 基本和高级
  • 自动化和迭代过程
  • 可扩展性
  • 集成建模
  • 简单而频繁的部署

机器学习项目生命周期

它基本上包含3个团队一起工作:

第一数据科学家获取并转换数据建立一个深刻的理解,使他们能够建立一个模型:

一旦选择了该模型,运营工程师就可以在生产环境中部署和设置监控和管理:

对这种已部署模型的编程访问由开发人员将代码嵌入代码中,将其转换为可从外部世界访问的API:

这些API可以从外部世界访问。例如,Microsoft 认知服务有一个开放的Vision API。微软已将基于机器学习,全球最领先的人工智能技术通过简单、易用的服务和 API 开发出来。微软认知服务使自然的人机交互变为可能,为你的应用增加前所未有的用户体验。现在你就可以在你的应用中接入这些智能,把你的想法变成现实。微软认知服务包涵的智能 API 让你仅用几行代码就可以借助强大的算法开发应用程序 https://mva.microsoft.com/colleges/MicrosoftAI

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