什么是机器学习？

你有没有问过自己，Netflix如何建议你最喜欢的电影或连续剧接下来要看，或者自动驾驶汽车如何在街道上导航？答案在于机器学习。但是它是什么，你如何踏上掌握这个尖端领域的旅程？这个博客将带你经历一次机器学习之旅，成为一名称职的机器学习工程师。
什么是机器学习？
简单来说，机器学习是人工智能的一个分支，其中算法从数据中学习并随着时间的推移提高其性能，而不是为每项任务明确编程。与给你一组步骤/路线的决策或决策树不同，机器学习算法从数据中学习模式，并根据学习到的模式做出决策或预测。这种能力被用于各种应用，从垃圾邮件到流媒体服务上的电影推荐。
机器学习如何工作？
机器学习是人工智能的一个子类别，它教计算机从检查过的数据中生成决策，而不需要明确的编程。机器学习模型检测数据中的模式，同时在不使用预定义方向的情况下提高正在进行的操作的性能。一旦经过训练，模型可以泛化其学习，对新的、看不见的数据做出准确的预测。

3种机器学习类型
• 监督学习
监督学习模型接收标注数据集，允许输入数据带有相应的输出信息。学习过程通过算法预测与实际结果进行比较，从而导致性能调整。
示例：电子邮件垃圾邮件检测。该模型通过标注电子邮件的“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”接受训练，然后确定新的传入电子邮件是否属于任一类别。
• 无监督学习
系统接收未标记的数据，它必须独立识别模式和分组。系统识别未标记信息中隐藏的模式，但缺乏特定的预定义知识。
示例：营销中的客户细分。通过利用机器学习，企业可以了解客户购买模式，为不同的细分市场创建特定的营销活动。
• 强化学习
该模型通过环境互动建立知识，环境互动产生奖励和惩罚作为反馈。该系统致力于在整个过程中产生尽可能好的结果。
示例：自动驾驶汽车。自动驾驶汽车通过一个持续改进的过程来学习道路导航，该过程奖励他们留在车道上，但惩罚他们遇到障碍物。

机器学习路线图
• 第1步：学习机器学习基础知识
你的第一步是掌握机器学习的全部内容。该领域的基本算法包括线性回归和决策树。你还应该在基础数学、Python编程语言/R编程以及NumPy、Pandas和Matplotlib等库方面有坚实的基础。
线性的回归有助于基于线性的关系进行预测，决策树用于分类任务，神经网络构成深度学习中更高级模型的基础。机器学习算法基础课程为学习这些主题提供了一个很好的起点，强烈推荐。

• 第2步：探索机器学习程序
掌握基本概念后，你可以推进到更深层次的主题，包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。机器学习的三个核心研究领域包括深度学习，它使用了许多分层模型（如神经网络），自然语言处理教系统理解和产生人类语言，以及计算机视觉，它使机器能够分析视觉信息以进行决策。
通过机器学习的行政文凭，您可以学习基本的机器学习概念，如提高准确率和效率，同时消除人为错误的机会，并开发该领域的高级知识。

• 第3步：实际接触和练习
机器学习可以在实际接触的帮助下得到更好的理解。做实际作业可以让你在实践中应用技能，解决现实世界的问题，提高你的理解。此外，参与现实世界的项目将有助于巩固你所学到的东西，并带来有价值的见解。从事涉及数据清洗、特征工程、模型构建和评估的项目。

• 第4步：特化和高级学习
在机器学习领域脱颖而出的最佳方式是专注于特定的兴趣领域。深度学习和强化学习领域以及人工智能代表了令人兴奋和备受追捧的研究领域。深度学习是机器学习中的一个专业领域，而更广泛的人工智能领域包括深度学习、机器人学和多个其他领域。
当您专注于深度学习和强化学习之间的专业领域时，您作为不断扩大的领域专家的定位就会变得更加强大。机器学习行政文凭提供各种主题的广泛知识，同时帮助您满足即将到来的行业需求。

• 第5步：成为机器学习工程师
最终目标是成为一名机器学习工程师，这项工作包括机器学习算法的创建、实现和部署。机器学习工程师需要对软件工程范式、数据操作和模型微调有很强的理解，还需要精通Python编程语言等编程语言，以及TensorFlow、PyTorch机器学习库和Scikit-learn等工具。

如何成为机器学习工程师？
机器学习工程师的成功之路需要技术能力以及实践经验以及持续的教育发展。
以下是帮助您入门的分步指南：
1.硕士编程和数学
机器学习深深依赖于编程和数学概念。你应该：
• 学习Python编程语言和R编程语言，因为它们代表了机器学习实践中使用的常用工具。
• 您必须了解线性的代数概率、统计和微积分，因为它们构成了构建ML模型所需的基础。
• 数据结构和算法需要理解，因为它们增强了ML过程的最优化。

2.机器学习项目需要实践经验
现实世界的项目工作是掌握机器学习技能的最有效方法。你应该：
• 利用Kaggle和Google数据集搜索平台提供的数据集。
• 为两个不同的应用构建模型，包括房价预测和图像分类。
• 您应该测试不同的机器学习算法以了解它们的操作机制。

3.获得ML框架经验
机器学习工程师依靠专用的编程框架来简化他们的模型创建过程。你应该：
• 开始学习流行的机器学习库，包括TensorFlow和PyTorch机器学习库和Scikit-Learning。
• 数据操作过程要求您使用pandas和NumPy。
• 了解适用于图像处理要求的OpenCV框架应用程序。

4.参加专业课程和认证
为了加深你的知识并使你的简历脱颖而出，请考虑：
• 学生从通过Un等在线平台学习课程中受益。
• 可以通过从Google获得TensorFlow开发者认证来在您的简历中添加ML和AI认证。
• 了解现代ML研究论文和行业趋势的基本要素。

5.建立投资组合
你的投资组合需要有效地展示你的能力来吸引潜在的雇主。你应该：
• 您应该将ML项目上传到GitHub和Kaggle平台。
• 使用您的平台发布有关您的ML工作的博客并在LinkedIn上发布内容。
• 您的专业发展将受益于将开源ML项目添加到您的投资组合中以学习行业标准。
成为一名熟练的机器学习工程师需要清晰的路线图、实践和专业学习。从掌握基础知识开始，探索深度学习等高级主题，并从事现实世界的项目。