数据科学的机器学习

引言

现在可以使用数据驱动的方法来训练机器。如果将人工智能视为主要概念，那么机器学习就是人工智能在一个更大范围内的子集。机器或计算机通过一套算法自主地从数据中学习的能力称为机器学习。机器学习的原理是，您可以通过提供数据和指定特征来教育和训练机器。当给定新的、相关的数据时，计算机无需显式编程即可自主学习、成长、适应和发展。没有数据，机器学习就是一个相对有限的领域。

机器学习在数据科学中的作用

机器学习自动分析海量数据。机器学习本质上自动化了数据分析过程，并根据数据生成实时预测，无需人工干预。数据模型会自动创建，然后进行训练以进行当前预测。机器学习算法应用于数据科学生命周期。标准的机器学习过程始于您提供要研究的数据，然后您定义模型的精确特征，并根据这些特征创建数据模型。然后，使用最初提供给数据模型进行训练的数据集来训练它。

数据科学中机器学习的主要步骤

• 数据收集：机器学习的最初阶段是数据收集。获取可靠和相关的信息至关重要，因为数据的数量和质量会立即影响您的机器学习模型的工作方式。如前一节所述，此数据集也用于训练模型中的信息。
• 数据准备：整个数据准备过程的第一步是数据清洗。这是使数据适合分析的关键阶段。数据准备可确保数据集中没有错误或不准确的数据点。此外，数据必须统一为单一格式。数据集还分为两部分，分别用于训练您创建的数据模型和评估训练模型的性能。
• 模型训练：当模型被训练时，“学习”就开始了。使用训练数据集预测输出值。在初始迭代中，此输出必然会偏离所需值。但“机器”随着使用而变得更好。在对初始化进行某些调整后，该步骤再次重复。训练数据用于逐渐提高模型的预测精度。
• 模型评估：当您完成模型训练后，是时候评估模型的性能了。在数据准备步骤中预留的数据集用于评估过程。模型从未用这些数据进行训练。因此，针对新数据集测试您的数据模型将有助于您确定其有效性。
• 预测：仅仅因为您的模型已经过训练和测试并不意味着它是完美的并适合部署。可以调整设置以进一步增强模型。机器学习的最终阶段是预测。在此步骤中，您的数据模型将得到实施，计算机将利用其所学知识来回答您的问题。

数据科学中的机器学习算法

• 回归：当输出变量处于连续空间时，使用回归。您可能在数学中遇到过曲线拟合技术。“y=mx+c”如何？此外，回归也基于相同的原理。找到最适合数据点的曲线方程更像是找到回归线；一旦您知道方程，您就可以通过它预测输出值。
• 分类：当输出变量具有离散值时，使用分类。当您尝试识别数据所属的类别时，这是一个分类难题。分类算法的目标是帮助您通过检查现有数据来预测新数据的类别或种类。
• 聚类：如果您只是希望对具有相似特征的数据点进行分组而不分配标签，那么这是一个聚类挑战。理想情况下，基于各种相似性，所有相似数据点都应包含在同一聚类中。不同聚类中的点应尽可能彼此不同。在不为任何事物分配标签的情况下，聚类算法会在数据集中和各种类型的机器学习中寻找模式。聚类过程的目的是在数据集中发现自然的组或聚类。

数据科学中机器学习的挑战

数据科学中的机器学习彻底改变了行业面貌。它帮助企业做出明智的决策，从而帮助他们实现扩张。然而，它仍然面临一些数据科学家必须考虑的困难。

数据科学中机器学习的 3 大挑战如下

1. 训练数据缺失：任何机器学习模型的基础都是数据。然而，获取标记数据非常昂贵且具有挑战性。每个数据科学家都面临着在没有大量数据的情况下训练机器学习模型的问题。迁移学习是解决此问题的一种方法。它使模型能够使用从先前学习任务中获得的信息并将其应用于新的相关任务。
2. 数据差异：第二个问题是训练数据和生产数据之间经常存在一些差异。有时模型在原型环境中表现良好，但在实际场景中却表现不佳。例如，由于区域差异，模型在一个特定国家可能表现良好，但在另一个国家表现不佳；由于季节性变化，在冬季表现良好，但在夏季表现不佳；由于用户偏好，在手持设备上运行良好，但在台式计算机上运行不佳，等等。为了解决这个问题，您必须非常谨慎地收集训练数据。为了使您的模型尽可能接近目标领域，您必须经常更新它。
3. 模型可扩展性：模型可扩展性是行业必须解决的一个重要问题。作为数据科学家，您的职责是确保您的模型既快速又紧凑。训练后量化是解决此问题的一种方法。在模型精度略有损失的情况下，它是一种转换技术，可以缩小模型大小，同时提高 CPU 和硬件加速器的延迟。

数据科学中的机器学习用例

• 欺诈检测：银行使用机器学习进行欺诈检测以确保客户安全。机器学习模型经过训练，可以根据定义的特征和交易模式标记可疑交易。机器学习不仅可以确保银行客户的安全，也可以确保私营企业的安全。
• 语音识别：有没有想过 Siri 背后的原理？智能手机上的语音助手也利用机器学习来识别您所说的话并相应地生成回复。机器学习模型经过人类语言和各种口音的训练，将语音转换为文字，然后做出智能回复。
• 在线推荐引擎：如前几节所述，在线推荐引擎利用机器学习向用户推荐相关内容。亚马逊经常为客户列出推荐产品，YouTube 为用户提供个性化视频推荐，同样，Facebook 也会推荐朋友。机器学习模型根据客户行为、过去的购买、浏览历史以及有关消费者的任何其他行为信息进行训练。

数据科学中机器学习的挑战

数据科学中的机器学习彻底改变了行业面貌。它帮助企业做出明智的决策，从而帮助他们实现扩张。然而，它仍然面临一些数据科学家必须考虑的困难。

数据科学中机器学习的 3 大挑战如下

• 训练数据缺失：任何机器学习模型的基础都是数据。然而，获取标记数据非常昂贵且具有挑战性。每个数据科学家都面临着在没有大量数据的情况下训练机器学习模型的问题。迁移学习是解决此问题的一种方法。
• 数据差异：第二个问题是训练数据和生产数据之间经常存在一些差异。有时模型在原型环境中表现良好，但在实际场景中却表现不佳。
• 模型可扩展性：模型可扩展性是行业必须解决的一个重要问题。作为数据科学家，您的职责是确保您的模型既快速又紧凑。训练后量化是解决此问题的一种方法。在模型精度略有损失的情况下，它是一种转换技术，可以缩小模型大小，同时提高 CPU 和硬件加速器的延迟。

结论

有监督和无监督机器学习都是可能的。如果您拥有的数据点较少且带有标记的训练数据，请选择有监督学习。对于大型数据集，无监督学习通常会表现更好并产生更好的结果。

最后，您研究了构建机器学习模型时各种编程语言、IDE 和平台的选项。第二步是您开始探索和实施每个机器学习方向。