如今，機器能夠透過使用人工智慧技術來模擬人類智慧。機器學習、深度學習、自然語言處理和電腦視覺等方法對於使機器能夠執行曾經人類大腦獨有的任務至關重要。
機器學習允許系統從經驗中學習和改進，而不需要明確編程。這些系統如何能夠自主獲取知識並提高其性能，這確實非常了不起。
但機器學習技術如何使這成為
可能？機器學習的主要組成部分是什麼？繼續閱讀以探索您必須了解的一些機器學習基礎知識。
什麼是機器學習？
機器學習 (ML) 是人工智慧 (AI) 的一個子領域，專注於創建演算法和模型，使電腦能夠從資料中學習並做出預測或決策，而無需明確程式設計。它需要在標記資料上訓練模型，然後使用它們來產生準確的預測或對新的、以前未見過的資料採取行動。
機器學習、深度學習、人工智慧
深度學習是機器學習的子集，因此它也屬於人工智慧的範疇。
具有機器學習架構的應用程式能夠從經驗中學習和適應，而不需要明確編程。
透過利用機器學習模型，電腦科學家可以透過向機器提供大量資料來訓練機器。該機器使用一組稱為演算法的規則來分析資料並從中得出推論。隨著機器處理更多數據，其任務和決策效能將會提高。
另一方面，深度學習應用程式使用人工
神經網路來複製人腦的學習能力。
機器學習演算法通常需要人工幹預來糾正錯誤，而深度學習演算法可以透過重複來增強其結果，而不需要人工參與。深度學習演算 新加坡 WhatsApp 號碼數據 法在大型且多樣化的資料集上蓬勃發展，其中可能包括非結構化資料。
機器學習的組成部分
以下是關鍵的機器學習生命週期組件：
表示這是指用於機器學習目的的知識表
示方式。一些例子包括決策樹、規則集、實例、圖形模型、神經網路、支援向量機、模型整合和各種其他。
抽象
抽象簡化了問題的表示，可以更有效地解決問題，同時減少記憶體和計算需求。資料抽象的範例包括降低空間和時間解析度或將連續變數劃分為與特定目標一致的有意義的範圍。
評估每個機器學習項目都需要一種評估假
設的方法。一些例子包括準確度、預測和召回、平方誤差、KL 散度（相對熵）等。
概括
泛化對於模型有效處理 新的、不熟悉 如何使用快速且精選的方法 的資料至關重要，這些資料來自與用於訓練模型的資料相同的分佈。它使團隊能夠更深入地了解過度擬合並評估模型的品質。
資料儲存在機器學習的各個組成部
分中，這一點可能很容易被遺忘，但資料的位置非常重要。機器學習的常見儲存解決方案包括物件儲存、分散式檔案系統和 香港新聞 基於雲端的儲存。
常用機器學習演算法
線性迴歸
線性迴歸分析根據另一個變數的值
來預測一個變數的值。您要預測的變數稱為因變數。用於預測另一個變數值的變數稱為自變數。
邏輯迴歸
邏輯迴歸是一種機器學習演算法，通常用於基於一組自變數估計離散值，通常是二進位值，例如 0 或 1。它透過將資料擬合到 logit 函數來幫助預測事件的可能性。
K 最近鄰 (KNN)
此演算法用途廣泛，可用於分類和迴歸問題。KNN儲存所有可用案例，然後透過其 k 個鄰居的多數投
票對任何新案例進行分類然後將案
例分配給最相似的類別。該測量是透過距離函數來執行的。
K 均值聚類
此機器學習演算法能夠透過無監督學習解決聚類問題。資料集被組織成不同的簇，每個簇都包含彼此相似且與其他簇中的資料不同的資料點。
K 均值演算法為每個簇選擇指定數量的點（稱為質心）。每個資料點都與最近的質心分組在一起，形成 K 個簇。接下來，它透過考慮目前的集群成員來產生新的質心。