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什么是机器学习?

训练机器像人类一样分析和学习数据的科学。

什么是机器学习?它是如何工作的?

机器学习 (ML) 是在不提供直接指令的情况下,使用数据的数学模型来帮助计算机学习的过程。它被视为人工智能 (AI) 的子集。机器学习使用算法来识别数据中的模式,然后使用这些模式创建一个可以进行预测的数据模型。随着数据和经验的增加,机器学习的结果会更加准确,这与人类通过不断练习来提高能力的过程非常相似。

机器学习的适应性使其非常适合数据持续变化、请求或任务的性质不断改变,或无法通过编码来实现解决方案的情况。

机器学习与 AI 的关系

机器学习被认为是 AI 的子集。具有“智能”的计算机可以像人一样思考并独立完成任务。训练计算机模拟人类推理的一种方法是使用神经网络,这是一系列仿照人脑建模的算法。

机器学习与预测性分析的关系

尽管机器学习是预测性分析的一种类型,但有一个细微差别值得注意:机器学习能够在收集到更多数据时进行实时更新,因此明显更加容易实现。预测性分析处理的数据集通常是静态的,需要通过刷新来进行更新。

机器学习与深度学习的关系

深度学习是机器学习的一种特殊形式,它使用神经网络 (NN) 来回答问题。深度学习能够独立确定正确性,因此能像人脑一样对信息进行分类,并为一些最像人类的 AI 提供支持。

机器学习的优势

机器学习可用于许多领域,且应用范围仍在不断扩大。下面是企业使用其机器学习项目获得的其中一些主要优势:

发现见解

机器学习可以帮助识别结构化和非结构化数据中的模式或结构,帮助确定数据的内涵和意义。

提高数据完整性

机器学习在数据挖掘方面非常出色,并且能随经验的积累持续自我优化。

增强用户体验

自适应界面、因目标而异的内容、聊天机器人和支持语音的虚拟助理都是机器学习帮助优化客户体验的例子。

降低风险

随着欺诈策略的不断变化,机器学习保持同步更新 - 不断监视和识别新模式,在欺诈操作成功之前发现和阻截。

预测客户行为

机器学习可以挖掘与客户相关的数据,从而帮助识别模式和行为,使你能够优化产品建议,提供最佳客户体验。

降低成本

一个机器学习应用程序就是进程自动化,它可节省时间和资源,让你的团队专注于最重要的事情。

机器学习技术

人们在机器学习中主要使用三种技术:

监督式学习

使用带有标签或结构的数据集,让数据充当“老师”并“训练”机器,从而提高其作出预测或决策的能力。

非监督式学习

使用没有任何标签或结构的数据集,通过将数据归入群集来寻找模式和关系。

强化学习

一个代理(代表某人或某事执行操作的计算机程序)替代人工操作员,根据反馈循环帮助确定结果。

机器学习如何工作来解决问题

下面是用于解决问题的机器学习流程的概述:

步骤 1:收集和准备数据

一旦确定了数据源,就可以编译可用的数据。可根据拥有的数据类型确定可使用的机器学习算法。数据的检查过程可以识别出异常,开发出结构,并解决数据完整性问题。

步骤 2:定型模型

准备好的数据分为两组:训练集和测试集。训练集是用于将机器学习模型调整到最高精度的量较大的那部分数据。

步骤 3:验证模型

当准备好选择最终的数据模型后,使用测试集评估性能和准确性。

步骤 4:解释结果

查看结果以获取见解,得出结论并预测结果。

机器学习的作用是什么?

预测值

回归算法有助于识别变量之间的因果关系,它从值创建模型,随后将其用于预测。回归研究有助于预测未来,从而帮助预测产品需求、预测销售数据或估算市场活动结果。

发现异常情况

异常检测算法通常用于发现潜在风险,能精确查找超出预期规范的数据。机器学习可用于解决各种问题,这方面的示例包括设备故障、结构缺陷、文本错误和欺诈事件。

查找结构

聚类算法通常是机器学习的第一步,揭示数据集内的基础结构。聚类算法对常见事物进行归类,常用于市场细分,提供可帮助选择价格和预测客户偏好的见解。

预测类别

分类算法有助于确定正确的信息类别。分类与聚类相似,不同之处在于它应用于监督式学习,监督式学习中分配了预定义标签。

机器学习工程师负责哪些工作?

机器学习工程师负责将从各种数据管道收集的原始数据转换为可根据需要进行应用和缩放的数据科学模型。机器学习工程师将该结构化数据连接到与其协作的数据科学家所定义的模型。此外,机器学习工程师还开发算法和生成程序,它们可使机器、计算机和机器人处理传入的数据和识别模式。

机器学习算法入门

机器学习算法可识别数据中的模式,帮助数据科学家解决问题。机器学习算法可以预测值、识别异常情况、确定结构和创建类别。根据你所拥有的数据类型和想获得的结果,会用到不同的算法。算法通常按技术(监督式学习、非监督式学习或强化)或算法系列(包括分类、回归和聚类)进行分组。详细了解机器学习算法

不同行业如何使用机器学习

各行各业的企业都在以多种方式使用机器学习。下面是机器学习在关键行业的一些运用示例:

银行和金融

风险管理和欺诈预防是机器学习为金融业提供巨大价值的关键领域。

医疗保健业

诊断工具、患者监测和预测疾病暴发都是机器学习帮助改善病人护理的例子。

交通

交通异常识别、送货路线优化和自动驾驶汽车都是机器学习在交通领域产生积极影响的示例。

客户服务

回答问题、衡量客户意图和提供虚拟帮助是机器学习为客户服务行业提供支持的几个例子。

零售

机器学习帮助零售商分析购买模式、优化产品/服务和定价,并使用数据改善总体客户体验。

农业

Developing robots to address labor shortages, diagnosing plant diseases, and monitoring the health of the soil are examples of ways machine learning can improve agriculture. Watch this video to see an example of how machine learning helped increase farmers’ crop yield by 30%.

机器学习平台应当具备的功能

选择机器学习平台时,请查找具有下列功能的解决方案:

云计算

云易于设置和部署,非常适合处理各种规模的工作负载,使你可以连接数据源并按需扩展,且无需掌握高级知识。

易于使用的开发环境

理想的平台应通过易于使用的创作选项为所有技能级别的用户提供支持。它应该帮助你实现到机器学习的好处,无论你是大量使用代码,还是更喜欢使用无需任何编码经验的自动化工具和拖放界面。

对常见机器学习框架的内置支持

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