涵盖的主题

以下是机器学习教程中涵盖的主题：

随着企业与客户互动并收集大量数据，他们开始意识到机器学习在其业务中的重要性。通过从数据中收集见解，公司可以更好地工作并获得相对于其他公司的竞争优势。

机器学习教程将帮助您了解机器学习、其工作原理以及如何日常使​​用。你猜怎么着？在本机器学习教程结束时，您将接受技能培训，帮助您更快地成为机器学习工程师并在该领域取得职业生涯

为什么要学习机器学习？

作为一个新兴领域，机器学习为那些希望在 IT 领域寻找具有高度影响力和令人满意的职业生涯的人提供了巨大的机会。到 2022 年，机器学习市场预计将达到 88.1 亿美元，增长率为 44.1%。这表明企业已经开始大规模使用机器学习。机器学习使用量的增加将使对合格且专业的机器学习工程师的需求增加 60%。本机器学习教程通过实际示例为您提供逐步学习曲线，以掌握这项最新技术。 

机器学习的应用 

由于可以在世界各地使用的应用范围广泛，机器学习正在获得巨大的普及。现在它已成为自学习人工智能和机器人不可或缺的重要组成部分。在工业领域，机器学习正在帮助开发技术和工具，为行业提供更快、更具成本效益的解决方案，同时帮助他们预测产品的需求和供应以及定价模型。  

机器学习教程将涵盖许多直接影响消费者的此类应用程序，例如预测引擎到在线电视直播，这是我们现代生活方式不可或缺的一部分。机器学习已经发挥重要作用的一些领域包括：

1.社交媒体

社交媒体平台因其用户友好的功能以及轻松与联系人联系的能力而在年轻人中特别受欢迎。通过使用机器学习设计的算法，这一切都是可能的。例如，Facebook 使用机器学习来观察和记录用户的不同活动，甚至跟踪他们的聊天、点赞和评论，以及个人在各种帖子上花费的时间。根据这些观察和从收集的数据中学习，它会建议您应该关注的朋友和页面。

2. 产品推荐 

能够推荐最好、正确的产品是大多数电子商务网站的目标。这就是机器学习发挥重要作用的地方，因为产品推荐是使用机器学习技术的理想选择。使用机器学习和人工智能，电子商务网站可以根据您之前的购买、您搜索的产品以及购物车中的商品来跟踪您的购物模式。基于这些，它可以为您提出正确、最佳的产品推荐。 

3、图像识别技术

这是机器学习的一个非常流行的应用，因为它可以帮助私人和政府组织根据其特定特征快速对图像进行分类和排序。 

4. 情感分析

了解所传达的信息以及特定沟通背后的想法对组织和政府都有好处。这就是机器学习发挥重要作用的地方，它能够分析不同的情绪，从而更好地理解说话者或作者的情绪或想法。在个人撰写评论、电子邮件或文档的情况下，算法将帮助用户理解文本的意图。 

5. 医疗保健

良好的质量和预防性医疗保健是医疗保健部门的一些主要目标，也是机器学习算法可以发挥重要作用的领域。 

您还将在本机器学习教程的每个部分中了解有关实际实施和案例研究的更多信息。

谁应该学习机器学习教程？

所有希望在即将到来的技术领域建立职业生涯并成为技术最新发展一部分的人都应该考虑将机器学习作为一种职业选择。作为一个新兴领域，它提供了绝佳的成长和职业加速机会，以及与世界上一些最好的公司和初创企业合作的机会。

充分利用机器学习教程的先决条件

虽然所有想要从事 IT 领域职业的人都可以将机器学习视为一种职业选择，但那些了解大学水平的基本统计和数学的人将能够更快、更轻松地掌握这些概念。  

对于那些对机器学习感兴趣的人来说，对 Python 编程的基本熟悉也将是有益的。理想情况下，在开始机器学习教程之前，您应该了解基础课程，例如用于数据科学的 Python、数学复习和数据科学的统计基础。

机器学习教程：目录 

1. 什么是机器学习及其工作原理？

机器学习是计算机查找和使用有洞察力的信息而无需被告知去哪里查找的过程。它还可以定义为计算机和其他基于技术的设备独立地通过迭代适应新数据的能力。这是通过应用程序从以前的计算和事务中学习并使用模式识别来产生可靠且明智的结果的能力来实现的。机器学习过程从将训练数据输入到所选算法开始。 

2. 真实世界的机器学习应用程序会让你大吃一惊

机器学习可用于分析个人、社会、企业甚至政府层面的数据，以便更好地预测未来基于数据的事件。它可以用来预测州和国家的经济，同时也可以预测公司的增长。

3. 监督学习和无监督学习

在监督学习中，机器在指导和监督下学习。它基于一个可以借助标记数据集进行预测的模型，您已经知道该数据集的目标答案。 

在无监督学习中，机器使用未标记的数据并在没有任何监督的情况下自行学习。智能机器和其他基于技术的设备试图在未标记的数据中找到模式，并基于该模式提出响应。 

4.Python 中的线性回归

线性回归可用于确定一个国家或州的经济增长以及该国家的 GDP、未来产品的价格、住房销售，甚至是比赛中的得分预测。

5. 随机森林算法

随机森林是一种基于构建多个决策树原理的学习方法。最终决定是根据随机森林选择的大多数树做出的。

目前在遥感中使用的随机森林算法的一些用途包括：

  • 物体检测和多类物体分类，例如区分交通中的不同车辆，例如小汽车和公共汽车
  • Kinect 使用随机森林算法作为游戏机的一部分，通过跟踪身体运动然后在游戏中重新创建它以供娱乐。 

6. 理解朴素贝叶斯分类器

如果您想知道您的电子邮件提供商如何实现垃圾邮件过滤、在线新闻频道如何执行新闻文本分类，或者公司如何在社交媒体上对其受众进行情绪分析，那么所有这些的关键就是名为朴素贝叶斯的 ML 算法分类器。 

该算法负责根据所需的组和活动对数据进行分类和排序。它以 1700 年代托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 的名字命名，他开发了条件概率原理，现在的算法就是基于该原理设计的。 

7. K-Means 聚类算法：应用程序、类型、演示和用例

K 均值聚类是机器学习课程的一部分，包含有关无监督算法的详细信息，您可以在其中找到没有标记响应的输入数据。聚类是无监督学习的一种形式，其中数据点根据其相似性分为不同的集合。 

聚类分为两类：

  • 层次聚类
  • 分区聚类 

由此，层次聚类可以细分为：

  • 凝聚聚类
  • 分裂聚类

甚至Partitioning聚类还可以细分为：

  • K-均值聚类 
  • 模糊C均值聚类 

8. 如何成为一名机器学习工程师？

要成为机器学习工程师，您需要参加 AI 和 ML 认证或毕业课程，指导您完成所有基础技术领域，如经典机器学习、深度学习和强化学习，以及更复杂的数学和统计该领域经常使用的概念。您需要对这些基础知识有基本的了解，因此在成为机器学习工程师之前获得这些知识将对您非常有益。

机器学习教程以及人工智能和机器学习训练营非常适合软件工程师、数据科学家、统计学家、领域专家以及在统计基础知识和高等数学（包括对算法的理解）方面有深入了解的人员。 

9. 机器学习职业道路

如果您正在考虑从事机器学习职业，您可以在大型老牌公司和初创企业中寻找机会。也有一些公司专门以数据科学为主营业务，也有数据科学部门。 

除此之外，机器学习工程师还可以在基于云的公司中寻找机会，这些公司允许客户上传数据和日志进行分析，以及提供 API 和其他工具以允许客户编写算法的公司。由于大数据分析的需要，对数据科学家的需求总是存在的。 

10. 热门机器学习面试问题和答案

在向组织或雇主寻求机器学习机会时，需要深入准备他们在面试过程中可能提出的问题，以测试您的知识和技能。有些问题可能涉及不同类型的机器学习、什么是过度拟合以及如何避免过度拟合。除此之外，您可能会遇到诸如机器学习模型中的训练集和测试集是什么之类的问题。我们的机器学习教程将为您提供帮助。

机器学习教程和下一步

机器学习被认为是 IT 行业最好的职业选择之一。对于那些希望开启具有里程碑意义的职业生涯的人来说，它具有巨大的潜力，在不同领域具有巨大的可能性，并具有长期利益。 

最好从第一门课程教程“什么是机器学习及其工作原理”开始，以更好地掌握该主题及其工作原理，这样您就可以实现其真正的潜力，并做出贡献如果您正在寻找高薪职业，那么将其作为您应该遵循的职业道路进行更明智的选择。