机器学习难学吗？

机器学习可能很有挑战性，因为它涉及到理解复杂的数学概念和算法，以及处理大量数据的能力。然而，通过正确的资源和支持，学习并精通机器学习是可能的。这也取决于个人的背景和经验。一些在数学或编程方面有很强背景的人可能会觉得学起来更容易，而另一些人可能会觉得更难。

机器学习中最具挑战性的是强化学习。到目前为止，监督学习或无监督学习在机器学习中产生了更显著的成果，包括图像分类。

机器学习是一个复杂的研究领域，它结合了编程、计算机工程和算术的多个方面。要在机器学习领域工作，通常需要获得硕士学位。机器学习的培训和指导可能需要大量的投入、深入的理解和细致的工作。

掌握编程语言，磨练你的算法技能，并密切关注用于商品和服务的人工智能应用，这些都是开始机器学习的方法。从特斯拉汽车的技术到Netflix的推荐引擎，再到任何iPhone上的语音识别，都可以找到机器学习的突破。

有各种各样的开放、免费资源可供你学习更多关于机器学习的知识。考虑到它是科技领域的一个关键领域，关于计算机学习对我们设备的持续影响，有太多值得了解的东西。尽管这个主题可能具有挑战性，并且需要大量的注意力，但你有许多选择来设计你的机器学习职业道路。你可以通过额外的课程、出版物以及无数的专业论文或讲座来参与其中。

机器学习到底是什么意思？

人工智能的机器学习领域试图复制人类的学习。它是计算机科学的一个分支，它通过使用数据和指标来根据新知识修改其行为。

你使用的许多主流设置都包含机器学习。例如，语音技术，被iPhone和Android使用，是通过机器学习——特别是专家系统——来分析音频并根据软件对如何理解音乐作为语言的预先理解将其转换为文本的。在IBM的Watson（一台计算机）参加“危险边缘！”并成功击败所有真人对手之后，机器学习获得了全国媒体的广泛关注。

机器学习如何运作？

机器学习的运作方式是通过模拟人类经验。机器分析数据以寻找模式，并根据其如何针对已展示的数据类型进行配置来决定下一步做什么。任何具有结构化规则、指南或协议的系统都可以使用机器学习进行自动化。

监督学习和无监督学习是机器学习中使用的两种主要方法。在监督学习中，计算机接收一个学习算法来教它识别哪些模式。在这个过程中，我们正在监督它们的发展。计算机通过分析你标记和分类的数据来预测结果。电子邮件垃圾邮件分类就是一个很好的监督学习例子，因为计算机根据对发件人、收件人和主题行的分析来对收到的电子邮件进行分类。

无监督学习涉及你的计算机使用未标记的数据做出未知的连接和发现。聚类，一种计算机将数据点分组的技术，就是这样一种例子。每个簇包含彼此相似但与其他簇在其他方面不同的数据点。计算机自己发现模式，提供见解或行动建议。客户细分，即根据与公司的历史联系和交易模式对客户信息进行分类，就是无监督学习的一个例子。

机器学习的重要性

机器学习可以自动化简单的任务，如数据输入或将媒体联系人列表整理成结构化文档。它还可以实现重要的技术进步，如活动门票的动态定价或火车和巴士的延误通知。下面将更详细地介绍机器学习的优缺点。

• 自动化
  与人类个体分析数据集的速度相比，机器学习软件试图自动化一个过程或从中得出结论。这时编程能力就派上用场了，因为需要调整技术。需要理解才能判断该方法是否仍然有效，或者是否运行得不够好。
• 趋势与动态
  基于机器学习的软件会分析数据以发现模式，并根据这些模式经常做出行动建议。例如，卧室里的Google Home Mini会理解你的语音，并捕捉你经常提出的问题词语，以提高速度和效率。
• 广泛的应用
  从智能音箱到自动驾驶汽车，机器学习是当今许多现代地球创新和技术进步的核心。人工智能和机器学习领域一个值得注意的最新进展是Google的Real Tone，它旨在更真实地描绘有色人种的照片，同时促进平等。Real Tone中的AI采用了更先进的自动曝光和自动白平衡技术。
• 进步的衡量标准
  通过密切关注程序如何使用一种方法，人们可以发现它可以改进的地方。对于机器学习应用程序，可以使用Python等编程语言来找到改进的机会。
  机器学习应用程序的改进旨在描述AI的行为，以评估AI的行为是否真正缓解了程序最初设计要解决的问题。测试应用程序的几种方法包括将其与人类进行比较，识别可能需要避免的偏见，以及修改算法以尽可能精确。软件旨在简化或加快数据输入、处理和呈现。
• 有效处理多维度和多类型数据
  与人类自己相比，更多地利用机器学习的程序能够更快、更复杂地分析信息。根据MIT和密歇根州立大学的一份报告，机器学习算法可以比人类快100秒分析数据并得出结论。

哪些因素可能使机器学习的输入具有挑战性？

机器学习之所以具有挑战性，是因为它需要对数学和计算机科学的多个领域有深入的理解，以及需要细致的注意力来发现算法效率低下之处。为了改进系统，机器学习应用程序还需要精确的考虑。分析算法机器学习具有挑战性，因为代码有多种含义，知识可能甚至是不准确的。

• 扎实的编程功底
  你需要扎实掌握Python、Julia等高级编程语言，才能应用机器学习算法。
• 高级知识
  深度学习这个机器学习的子领域使用深度神经网络来创建能够以一种有意识的水平执行复杂任务的程序。你需要除了扎实的数学和统计学基础之外，还需要高级的编程能力来学习深度卷积神经网络。
• 分布式计算
  机器学习算法在训练阶段通常会扩展到大量的计算机上进行分布式处理。如果你想专门从事云应用，你需要对软件工程和云计算有基本的了解。
• 艰深的算法
  理解机器学习算法可能具有挑战性，特别是对于新手而言。在应用一种方法之前，你必须了解其所有不同的组成部分。尽管如此，测试对于确定最佳策略是必要的，因为并非所有算法在特定的数据集或商业挑战下都会有效。
• 数学能力
  为了理解机器学习算法，熟悉一些基本数学概念，如概率、统计和线性规划，将会很有帮助。由于其复杂性，理解这些概念有时可能会很困难。此外，学生需要学习如何应用每一个机器学习概念，这需要对这些主题有更深入的理解，而不仅仅是基础知识。

学习机器学习需要多长时间？

完成机器学习学士学位大约需要四年时间。下面是提供机器学习学士学位的美国大学的详细列表。

然而，硕士学位通常需要额外的2年。

如果你已经有机器学习或相关领域（如人工智能、数据科学、计算机科学或算术）的正式教育背景，你可以从一个短暂的证书或课程开始。初学者需要参加深入的课程，并计划在六到十八个月内完全掌握这些材料。