学习人工智能和机器学习的先决条件

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是 21 世纪最受欢迎的技术。大多数初学者和专业人士都希望在这些领域发展事业，因为它们是计算机科学和工程领域中最有利可图的领域。

人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，致力于开发能够像人类一样行事的智能机器，例如语音识别、学习和规划、文本识别等。另一方面，机器学习是人工智能的一个子集，它使机器能够利用过去的经验或数据，做出更准确的预测和学习。因此，在这两个领域，掌握技能和发展职业都非常重要。要做到这一点，您必须了解进入 AI 和 ML 领域的主要要求或先决条件。让我们快速介绍一下 AI 和 ML 以及重要的先决条件。

什么是人工智能？

人工智能是计算机科学和工程的一个分支，它帮助我们开发像人类一样智能的计算机或机器。这是一个研究领域，我们学习人类大脑如何思考、学习、决策和工作以解决各种问题，然后，根据结果；它开发智能软件和系统。

现在，我们将讨论一些学习人工智能 (AI) 的重要先决条件。以下是部分先决条件列表：

学习人工智能 (AI) 的先决条件

• 扎实的数学知识：在开始学习 AI 之前，您必须对各种数学概念有扎实的了解，例如概率、统计、代数、矩阵、微积分等。数学对于培养逻辑能力非常重要，而逻辑能力广泛用于开发软件和系统。
• 良好的编程知识：要学习编写代码的基础知识，您必须对编程语言有扎实的了解，例如Python、R、LISP、Java、C++、Prolog等。
• 强大的分析技能：分析技能指的是批判性思维、数据分析、决策能力以及解决复杂问题的能力。这些重要的技能集包括吸收新信息并以富有成效的方式在脑海中处理它们。因此，如果您计划进入 AI 领域，您必须在很大程度上培养您的分析技能。
• 理解复杂算法的能力：人工智能是一个完全依赖各种算法的领域，这些算法告诉计算机如何学习并采取进一步行动。在开始学习 AI 之前，您必须了解一些重要的算法，例如：
• 分类算法
• 回归算法
• 聚类算法
• 统计学和建模基础知识：统计建模被定义为使用数学模型和统计假设来生成训练数据并预测未来结果。统计模型是一组关于实验所有可能结果的概率分布。我们可以说，如果有人想学习 AI，那么他必须提高统计学和建模知识。

通过以上内容，您现在已经了解了学习人工智能的一些常见先决条件，并已准备好开始在该领域发展您的职业生涯。

现在，我们将讨论机器学习以及学习 ML 的重要先决条件。那么，让我们从快速介绍机器学习技术开始。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，它致力于使计算机/机器能够在没有人为干预的情况下，从过去的经验或历史数据中学习并预测结果。

如果人工智能有助于构建智能系统/软件，那么机器学习就能使它们能够从可用样本数据中学习并更准确地预测结果。因此，我们可以说 AI 和 ML 在不同方面是相互关联的。

机器学习类型

机器学习主要分为 3 种类型。它们如下：

• 监督式 ML
• 无监督式 ML
• 强化式 ML

机器学习的应用

机器学习是 21 世纪的热门词汇之一。它目前被广泛应用于不同行业的各种应用中，例如医疗保健、医药、交通、社交媒体、营销、基础设施、教育、产品推荐、自动驾驶汽车、聊天机器人等。

所有大小型组织都希望在其业务中实施机器学习技术，以便比竞争对手更智能地增长。图像识别和个人虚拟助手（如 Alexa、SIRI、Cortana）是最常见的 ML 应用示例。

机器学习是 IT 行业中需求量很大的技术。大多数新手都想在这个领域发展事业。除了新人，还有许多经验丰富的人想转入 ML 行业来提升技能并在这个领域发展事业。由于机器学习是 IT 行业中一项非常新的技术，ML 专家观察到许多问题，例如缺乏知识、缺乏训练有素的资源、缺乏经验等。然而，组织一直在努力克服这些问题。因此，如果您也计划将职业生涯转向机器学习，那么在开始学习 ML 之前，有一些关键的先决条件是您应该首先关注的。

学习机器学习 (ML) 的先决条件

由于我们对机器学习及其相关概念有了基本了解，现在轮到了解 ML 的主要要求了。以下是开始机器学习技术的一些先决条件，它们如下：

扎实的数学知识

与人工智能 (AI) 类似，机器学习也需要深入了解各种数学概念，例如统计学、微积分、概率和线性代数。

这是学习 ML 最重要的先决条件之一。如果您对数学概念有扎实的了解，您可以轻松构建自己的逻辑并将其应用于开发智能软件以进行准确预测。

良好理解编程语言

如果您想在这个领域快速发展，那么您必须对编程语言有良好的理解，例如Python、R、Java、C++ 等，以便实现过程。编程语言可以帮助您执行基本功能，例如：

• 定义和调用函数
• 数据收集
• 实现带有多个变量迭代器的循环
• 实现各种条件语句，例如 if、if-else 等。
• 字符串格式化和传递语句等。

因此，我们可以得出结论，如果您真的计划进入 ML 领域，那么您至少应该选择上面列出的一种编程语言。这不仅有助于您学习 ML，还有助于您进行数据建模和分析。

强大的数据分析和建模知识

数据建模是指研究数据集的结构以发现其中隐藏的模式。机器学习是一项完全基于数据使用和预测性数据建模的技术。因此，您必须对数据及其属性有广泛的了解，以识别 ML 模型中的错误。

结论

机器学习和人工智能是目前最受欢迎的技术，在未来几十年，这些技术将成为 IT 行业的核心。作为先决条件，AI 和 ML 技术都需要对基本数学概念有扎实的了解，以便在软件或系统中实现。您必须对统计学、线性代数、矩阵、微积分、概率、编程语言和数据建模有很好的掌握。如果您对这些领域充满信心，就可以开始在这些领域发展您的职业生涯。在本主题中，我们讨论了一些学习 AI 和 ML 的重要先决条件。希望阅读本文后，您对进入该领域的第一步有了清晰的了解。