如何开始机器学习？

在当今世界，我们每天都会迎来新的软件、应用程序、小工具以及更多让我们的生活更轻松、更快捷的技术。新技术日新月异，正在改变传统任务的完成方式，机器学习就是其中一项技术。尽管机器学习并非一项新技术，但它每天都在带来新的惊喜创新，使其成为所有技术爱好者中最受欢迎和最受追捧的技术之一。

目前，机器学习已成为初学者和专业人士的最佳职业选择之一。根据各种调查，它是增长机会和薪酬待遇俱佳的最佳职业之一。然而，我们中的许多人在开始学习机器学习时会遇到困难。许多初学者和专业人士都想在这个领域发展事业。但他们没有足够的信息，例如如何开始，机器学习的最佳路径应该是什么，他们应该了解哪些技术和数学等等。因此，在本主题中，我们将讨论如何开始机器学习，先决条件应该是什么等。让我们从对机器学习是什么的基本理解开始？

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子领域，它教机器如何利用过去的数据和经验进行预测。对于真正的机器学习，它不需要任何人工干预和明确的编程即可从数据中学习并识别模式。它与包括统计学、数学、数据科学、大数据等其他领域相结合或重叠。例如，不同的机器学习算法用于数据科学。

典型的机器学习过程从输入高质量和预处理的数据开始；算法从这些数据中学习并构建模型以进行预测。算法的使用取决于任务或问题的类型。

机器学习主要分为四种类型

1. 监督机器学习

监督学习是一种机器学习类型，它使用带标签的数据集来训练机器。通过带标签的数据集，模型可以进行预测并提供准确的输出。监督学习帮助组织解决各种现实世界中的问题，例如将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

监督机器学习主要分为两种问题类型，它们是

• 回归
• 分类

监督学习算法

一些常用的监督学习算法如下：

• 朴素贝叶斯
• 线性回归
• 逻辑回归
• 支持向量机
• K近邻
• 随机森林
• 神经网络

2. 无监督机器学习

无监督学习是一种机器学习类型，它使用机器学习算法来分析和分组无标签数据集。这种机器学习技术的目的是从给定数据集中找到隐藏模式，并根据数据点之间的相似性和差异将它们分组。由于它能从数据中找到隐藏模式，因此适用于复杂任务，例如客户细分、图像识别、探索性数据分析等。

无监督学习技术主要分为两种类型，它们是

• 聚类
• 关联学习

无监督学习算法

一些常用的无监督学习算法如下：

• K均值聚类
• KNN（k近邻）
• 层次聚类
• 异常检测
• 主成分分析
• 独立成分分析
• Apriori算法
• 奇异值分解

3. 半监督机器学习

半监督学习结合了监督学习和无监督学习技术，因为它涉及使用类似于无监督学习的无标签数据集和少量类似于监督学习的标签数据集来训练算法。它改进或克服了监督学习和无监督学习的局限性。它提高了模型的学习准确性，并且比监督学习技术更具成本效益。

4. 强化机器学习

强化学习是一种基于反馈的机器学习技术，其中智能体通过执行动作并观察结果来学习如何在环境中行动。对于每个好的动作，智能体会获得积极反馈；对于每个坏动作，智能体会获得消极反馈或惩罚。

在强化学习中，智能体不像监督学习那样使用反馈自动学习，而不需要任何标记数据。强化学习解决特定类型的问题，其中决策是顺序的，目标是长期的，例如游戏、机器人技术等。

如何开始机器学习：自学机器学习。

现在，让我们直接探讨如何自行开始学习机器学习。如果您是该领域的初学者并开始自行学习，那么以下是您应该遵循的四个主要步骤。

1. 步骤1：理解先决条件
2. 步骤2：理解机器学习背后的基本理论
3. 步骤3：练习基本主题
4. 步骤4：构建机器学习项目

现在让我们详细了解每个步骤。

步骤1：理解先决条件

如果您跳过理解和学习机器学习的先决条件，机器学习可能看起来是一个可怕的研究领域，因为这些先决条件为您的学习奠定基础，培养您对该领域的兴趣，并增强您进一步学习的信心。因此，首先通过学习和理解机器学习的先决条件来打下坚实的基础非常重要。完成这些先决条件后，无论您的教育背景如何，您都将能够以更简单的方式理解后续概念。

以下是机器学习的一些重要先决条件

• 机器学习的数学：线性代数和多元微积分：所有机器学习概念都基于数学和统计学；因此，对一些数学概念和统计学有很好的理解非常重要。在数学中，线性代数和多元微积分是两个重要的理解部分。但是，您不需要精通或拥有这些概念的博士学位，但需要基本的理解和一些练习。
• 统计学：统计学是进入机器学习行业所需的数学核心概念之一。作为一名机器学习专业人士，您必须对数据角色有深入的了解，因为您将把大部分时间花在数据分析、收集和清理上。因此，统计学是一个数学领域，它在准备数据以用于实时机器学习项目方面对您有很大帮助。所以，在学习机器学习之前，您需要先学习统计学作为先决条件。它包括机器学习所需的各种重要概念，例如统计显著性、概率分布、假设检验、回归等。
• 编程语言 (Python/R)：当我们谈论最重要的机器学习先决条件时，我们不能跳过编程语言，因为它是学习机器学习的基本组成部分之一。在各种编程语言中，Python 和 R 在学习机器学习、深度学习和人工智能方面发挥着重要作用。有各种 Python 库在开发机器学习和人工智能项目方面发挥着关键作用，例如 Keras、TensorFlow、Scikit-learn、NumPy 等。

有时，很多人会跳过学习线性代数、多元微积分和统计学，但您不能忽略 Python。尽管机器学习中也使用一些其他语言，如 Scala、Ruby 等，但目前 Python 和 R 是其中最受欢迎的。

步骤2：理解机器学习背后的基本理论

了解了学习机器学习的重要先决条件后，现在是时候关注基本的机器学习概念了。要在机器学习行业发展事业，您需要了解从入门到高级的所有基本概念。因此，我们整理了一些重要的机器学习概念和机器学习背后的理论，以帮助那些决定在这个领域发展事业的人。这些概念如下：

1. 机器学习中的技术

机器学习主要分为以下四种类型：

• 监督学习
• 无监督学习
• 半监督学习
• 强化学习

2. 机器学习中使用的关键术语

在进入任何领域之前，您必须了解其关键术语才能很好地理解其概念。同样，在机器学习中，有许多重要的术语您应该了解，它们如下：

• 模型：机器学习是人工智能的一个领域，用于开发智能模型，以根据经验或以前使用的数据预测未来结果。模型只是一个使用机器学习算法开发的假设，并为未来的输出提供出色的结果。
• 训练：这是一个教导机器学习模型并使其准备好根据给定输入数据预测输出的过程。整个训练机制基于给定输入（特征），它负责获得期望的输出。因此，训练后，我们将拥有一个模型，它将新数据映射到已训练的类别之一。
• 特征：特征被定义为训练机器学习模型所需的输入数据。更准确地说，特征是输入数据集中数据的一列。例如，如果有人试图预测所选产品的类型，您的输入特征可能包括质量、颜色等。
• 目标：它被定义为机器学习模型给出的预测输出。它也被称为模型的标签或最终选择。在上述产品示例中，每组输入的目标将是产品的名称，如游戏产品、珠宝产品、时尚产品等。
• 预测：它被定义为在给定输入数据集训练模型后所需的最终输出。如果我们得到与实际完全一致的预测，那么我们的模型就被认为是理想的机器学习模型。

3. 学习机器学习概念的资源

为了理解和学习机器学习的基本理论和概念，在线提供了各种课程和书籍。这些课程由知名大学和平台提供，如 Udemy、Coursera 等。

以下是两种最受欢迎的机器学习课程：

1. 斯坦福大学的机器学习课程

这是由机器学习和人工智能领域的先驱，也是 Coursera 创始人之一的 Andrew Ng 讲授和创建的机器学习最佳课程之一。该课程最好的地方在于它是一门免费的在线课程，并且对机器学习的核心概念提供了强大而清晰的解释。

2. 机器学习 A-Z：数据科学中的实践 Python 和 R

学习完基本概念后，如果您想花一些钱，那么首先选择 Udemy 平台上的“机器学习 A-Z 课程”。这将温习您的理论概念，并让您有机会实践各种机器学习算法，包括简单线性回归、逻辑回归、混淆矩阵等。

除了这些课程，还有一些流行的机器学习概念学习书籍

• 《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行动手机器学习：构建智能系统的概念、工具和技术（第一版）》：这本书易于获得，是机器学习初学者中最受欢迎的书籍之一。尽管它需要 Python 编程知识作为先决条件，但它清晰地解释了最常用的机器学习库，如 Keras、Scikit-Learn 和 TensorFlow。
• 《统计学习导论（R语言应用）》：如上所述，要理解机器学习概念，对统计和数学概念有清晰的理解非常重要。因此，这本书是理解统计学习核心概念的最佳工具之一。它使统计学家和非统计学家都能轻松掌握所有概念。

步骤3：有针对性的练习——在数据集上进行练习

学习了机器学习的基本和所需概念后，下一步就是针对各种核心概念和数据集进行练习。有针对性的练习包括以下几点：

• 针对机器学习工作流的练习：第一部分包括对典型机器学习工作流的练习，其中包括数据预处理、数据集构建、模型训练和优化、评估以及模型部署。工作流的每个步骤都需要大量时间、资源（系统、软件、GPU）和实践，才能理解并超越他人。
• 针对真实数据集的练习 每个机器学习问题都不同于其他问题，因此使用的算法和数据集也不同。因此，使用好的数据集进行练习以了解哪种类型的数据适合特定问题非常重要。为了打下坚实的基础，您可以使用以下资源中的数据集：
  • UCI 机器学习数据集仓库。在这里，您将获得每个数据集的完整信息，这些数据集可以轻松下载为 ASCII 文件或 CSV 文件。
  • Kaggle 数据集： 它是查找、分析和探索不同类型数据集的最佳平台之一。它提供各种格式的高质量数据集，并且这些数据集可以轻松下载。该平台还举办各种数据科学竞赛，任何人都可以参加。
• 对某些个体概念的定向练习：现在，练习个体算法，并了解它们在哪里能最好地应用。例如，您在步骤2中学习了回归算法，然后在步骤3中学习了更多关于这些算法的知识，现在用不同的数据集在回归算法上进行练习，以查看算法的性能。

步骤4：构建机器学习项目——参与竞赛

完成以上步骤后，是时候通过构建不同的机器学习项目和参与竞赛来评估您的机器学习技能了。

这一步将使您精通机器学习，因为您将能够将您的理论概念与实际实现相结合。在线有一些流行的项目可供您完成，如下所示：

• 泰坦尼克号 - 灾难中的机器学习:
  这个项目是 Kaggle 平台上最受欢迎的机器学习实践竞赛项目之一。在这个项目中，您将获得关于探索、特征工程和模型调优等各种概念的精彩教程。
• 房价 - 高级回归技术
  这是另一个初学者级别的项目，适用于已完成机器学习基础并具有一些 Python 或 R 经验的人。

结论

这样，如果您遵循上述步骤，那么您将拥有比其他人更出色的机器学习技能。通过这条学习路径，您将成为一名全面的机器学习工程师，您可以继续练习以提高您的技能，以便在更具挑战性的环境中工作。