以一个例子来理解机器学习
Forrester Research预测，到2020年，采用机器学习，人工智能和深度学习，物联网（IoT）和大数据的企业将从信息不全的同行中拿走超过1.2万亿美元。数据是机器学习的关键。算法从一定数量的数据中学习，然后运用该学习做出明智的决定。 Netflix有一个好主意，关于下一次你想观看哪个节目，并且Facebook可以通过ML在照片中识别你和你的朋友。
机器学习主要关于自动化任务，其应用涉及广泛的行业。数据安全公司可以聘请ML来追踪恶意软件，而财务公司可以利用它来提高其盈利能力。作为一个例子，让我们考虑一个手电筒，当一个短语中出现"黑暗"这个词时，这个手电筒已经被编程为打开。我们将使用的几个短语成为手电筒的机器学习算法的输入数据。
用编程语言表达机器学习
为了解决业务复杂性并通过机器学习实现技术创新，编程语言和框架一直在不断推出和更新。一些编程语言来来去去，而一些编程语言通过经受时间考验而保持相关。机器学习和AI圈中最强大的两种编程语言是Python和R.还有其他语言，如Java，C ++，Julia，SAS，MATLAB，Scala等等。然而，我们的讨论仅限于Python和R.Python很流行，简单而且多才多艺。它是Viz，Linux，Windows，Mac和UNIX等所有主流平台上使用的便携式语言。 Python不仅被用作Web开发的通用语言，还被用作科学计算，数据挖掘和分析中的专用语言。如果ML和AI中的招聘者最喜欢的编程技巧之一，那就是Python。
人生苦短 我学python
R是适用于机器学习的另一种编程语言，它与统计学家和数学家密切相关。现在，ML本身与统计概念密切相关，而R机器学习可以获得巨大的收益。如果您希望解锁大型数据块中的模式，R是选择的语言，由统计人员和科学家设计，以方便数据分析。
机器学习算法的工作原理
机器学习算法估计了一种与特定类型的数据一致的预测模型。因此，机器学习算法可以利用大量的例子来理解系统的行为，这是势在必行的。现在，当机器学习算法呈现新类型的数据时，系统将能够生成类似的预测。了解机器学习算法的不同组成部分及其相互关系可以使机器学习任务变得更加简单。机器学习算法具有结构化的学习组件，使其能够理解输入数据中的模式，从而导致输出。
输入数据 - >模式 - >机器学习算法 - >推理/输出
设"Y"代表未来预测，"X"代表输入样本。然后，我们有这样的表达：
Y = f（X）
其中"Y"也称为映射函数，"f"称为目标函数。 "f"总是未知的，因为它不能从数学上确定。因此，机器学习用于获得目标函数的近似值"f"。机器学习算法考虑了关于目标函数的几个假设，并以假设开始进行估计。为了得到输出的最佳估计，进行了许多重复的假设。正是这个假设使机器学习算法能够在短时间内更好地逼近目标函数。
人工智能与机器学习vs.深度学习
人工智能与机器学习vs.深度学习
你的愿望绝不能被模糊所笼罩。人工智能，机器学习和深度学习是可以互换使用的术语，或多或少加起来就是与这些术语相关的已经存在的混淆。让我们抓住这些概念，直接得到它们的内涵和细微差别。人工智能是一个比机器学习更广泛的概念。这是关于传授人类的认知智能电脑。任何使用算法以智能方式执行任务的机器，都被称为显示人工智能。
机器学习是AI的一个子集。这是关于机器从一组数据中学习的能力。这种通过信息处理进行的学习增强了算法，从而提供了更好的估计和未来的预测。
深度学习深入机器学习，可以被认为是机器学习的一个子集。神经网络允许电脑模仿人脑。就像我们的大脑具有识别允许对信息进行分类和分类的模式的先天能力一样，神经网络对于计算机也是如此。深度学习有时也被称为深层神经网络，因为决策树的嵌套层次结构层次繁多，达数百万个数据点。
Google最近的一份报告得出结论，自从过去18个月以来，对机器学习的兴趣翻了一番。在这个创新和破坏的时代，技术景观变化很快。昨天的流行词今天可能成为老生常谈，明天就会陷入被遗忘的鸿沟中，谁知道呢！学习新技术有时间上的限制。人们必须站起来保持更新和升级。在这种情况下，机器学习课程可能是学习和培训你的最佳选择。
自第一次工业革命以来，机器一直在推动我们的存在到当前的工业4.0趋势。因此，通过使您熟悉机器学习，人工智能和深度学习等强大的技术平台，成为这场革命不可或缺的组成部分势在必行。一旦你完成了它的细节，成功就在前方！
Varun Singh·May撰文 SaaS编译
