随着对机器学习的需求逐年增加，您可能想学习机器学习。让我们从如何从头开始学习机器学习的基础知识开始。
2021 年，机器学习职位的增长激增。尽管数量激增，但仍然缺乏具备合适技能的人才。
机器学习简史
机器学习一词由 Arther Samuel 于 1959 年首次创造。他将其定义为一个研究领域，该领域赋予计算机无需显式编程即可学习的能力。
机器学习专家的平均基本工资约为每年 14 万美元。听起来很令人兴奋吧？但这取决于经验、组织和职位。
但 2021 年如何学习机器学习存在很多混乱。别担心，我们会解释从头开始学习机器学习的详细步骤。
人工智能和机器学习通常可以互换使用，但它们都是不同的主题。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个子集。简而言之，机器学习是机器在无需人工干预的情况下自动学习的过程。
机器学习涉及使用人工智能让机器自行学习任务，而无需对机器进行有关任务细节的编程。
使用机器学习，计算机可以自行学习和识别模式，并对特定任务做出准确的预测。
机器学习过程涉及向机器提供数据，然后向机器提供一组算法。算法的选择取决于我们提供的数据类型以及我们尝试自动化的任务类型。
机器学习有3种类型，我们来看看：
- 监督学习
- 无监督学习
- 强化学习
1.什么是机器学习中的监督学习？
监督学习类似于您的学校/学院，学习由老师指导。提供的数据集将充当老师，其作用是训练机器。
一旦模型经过训练，它就可以在向其提供新数据时做出决策或预测。
2.什么是机器学习中的无监督学习？
在无监督学习中，机器通过观察进行学习并发现数据中的结构。一旦向机器提供了数据集，模型就会通过在数据集中创建集群来自动查找数据集中的模式和关系。
无监督模型可以分离两种不同的水果，但是它不能向集群添加标签。就像它无法区分水果组之间的区别一样。
一个例子是，假设我们向模型提供苹果、橙子和芒果的图像。它根据模式和关系创建集群并将数据集划分为这些集群。
3.什么是强化学习？
强化学习涉及代理与环境交互以找到最佳结果。命中和尝试方法是强化学习遵循的概念。
通过根据提供的正确或错误答案奖励正分或负分来训练代理。
那么如何从零开始学习机器学习呢？
本文解释了学习机器学习的分步指南。从头开始学习 ML 有 3 个步骤：
- 知道为什么要学习机器学习吗？
- 机器学习的先决条件是什么？
- 学习机器学习的最佳资源是什么？
让我们开始了解机器学习的基础知识。您的第一步是了解人工智能和机器学习之间的区别。
第 1 步：为什么要学习机器学习？
机器学习是人工智能的一个子集。但机器学习有什么作用呢？通过利用机器学习，软件应用程序将能够准确地预测结果。
谷歌对机器学习有什么看法？ “机器学习是未来”。这意味着机器学习的未来将是光明的，并会带来许多职业机会。
由于机器学习的能力，更多的公司正在融入他们的日常运营。这让我们得以一睹机器学习领域的职业机会。
2021 年您应该学习机器学习的 7 个理由。
- 学习机器学习带来更好的职业机会
- 机器学习工程师获得更好的薪水
- 机器学习领域的工作岗位正在增加
- 机器学习与数据科学直接相关
- 机器学习有助于提高您的效率。
- ML 向您的客户推荐产品。
- 机器学习有助于检测欺诈。
现在我们知道了学习机器学习的原因，让我们来探讨一下学习 ML 的前提条件。
第二步：机器学习的先决条件是什么？
在第一步中，让我们了解开始学习机器学习的基本要素。这是理解机器学习的先决条件。
要继续进行机器学习，必须学习 3 项必备技能。
- 线性代数和多元微积分
- 统计数据
- Python 编程语言
1.学习线性代数和多元微积分
学习线性代数和多元微积分对于学习机器学习至关重要。您可能在高中、学院或大学学习过它们。
为什么它们很重要？因为线性代数和多元微积分都很重要，因为它们都是从头开始在机器学习算法上实现的。
机器学习主要关注数学。除非您非常擅长数学，否则请避免参加机器学习课程。
但如果您仍然想继续，那么您的首要目标是学习线性代数和微积分的基础知识。
2.学习统计学
数据是机器学习的重要因素。您将花费大约 80% 的时间收集数据和清理数据。统计数据正是您所需要的。
统计用于处理数据的收集、数据的分析和数据的呈现。因此，这是机器学习的一个重要课题。
您在统计中应该了解的核心概念是：
- 统计学意义
- 概率分布
- 假设检验
- 回归
- 贝叶斯思维等
3.学习Python
尽管 R 和 Scala 等其他编程语言也用于机器学习，但 Python 仍然是最好的。查看 Coursera 的最佳 Python 在线学习课程。
Python 是一种流行的机器学习编程语言。如果您对Python学习有任何疑问，请参考这里。
Python 支持流行的人工智能和机器学习库，从而使其成为理想的编程语言。当你想成为一名机器学习专家时，就不能跳过 Python 的学习。
Python 流行的人工智能和机器学习库有：
- 喀拉斯
- Scikit-learn
- TensorFlow 等
因此，要成为机器学习专家，就不能跳过Python的学习。另外，请阅读我们关于为什么应该学习 Python 的指南。
笔记： 您不必了解 Python、统计学、线性代数和多元微积分方面的深入知识或学位。了解主题的基础知识和核心概念足以开始机器学习。
第 3 步：学习机器学习的最佳资源是什么？
一旦您通过了必备技能，您就可以开始学习机器学习。但是在哪里可以找到学习机器学习的最佳资源呢？
在线培训：让我们看看机器学习在线培训的两种方法。
1. 讲师–领导学习
Edureka 提供的培训有一门关于使用 Python 的机器学习认证培训的课程。这种学习模式已经让 7000 多名学习者感到满意。
讲师指导培训的优点是您可以在讲座期间随时向讲师提问。在学习新东西的过程中遇到问题是很常见的，立即得到答案是一个有益的因素。因为你学得很快。
讲师指导的培训提供工作日和周末课程。这使您可以灵活地在任何固定时间表之间进行选择。
课程结束时，您将获得“机器学习认证”结业证书’。
在此注册以在 Edureka 中学习机器学习。
2. 自定进度学习
自定进度学习的优点是您可以在白天的任何时间开始学习。 DataCamp 有超过 100 万学习者。
DataCamp 提供的自定进度学习有很多培训视频。 DataCamp 提供使用不同模型的机器学习课程。
他们提供三种会员优惠：免费、基本和高级。但是，我们建议订阅高级会员。因为这个部分提供了一些挑战和练习。
在此注册以在 DataCamp 中学习机器学习。
奖励步骤：参加机器学习竞赛
参加机器学习竞赛的好处是您可以更多地接触机器学习。这会让您更加精通 ML。
参加比赛将增强理论知识和实践实施。
您可以通过 Kaggle 面向初学者的基本机器学习竞赛来建立信心：
一旦您掌握了 Python 和机器学习基础知识，您就可以开始这个项目了。这将向您介绍神经网络的世界。
泰坦尼克号：灾难中的机器学习： 这是一个深受机器学习初学者欢迎的项目。有很多教程可用。并支持新手介绍机器学习概念。
一旦完成这些比赛，您将对机器学习更加自信。您还可以从 Coursera 注册有关机器学习的其他指导项目。
概括
因此，在本文中，我们回答了机器学习的热门问题。例如为什么要学习机器学习、ML 的先决条件、学习 ML 的资源以及如何增强和建立对 ML 的信心。
此外，我们还做了一些详细的研究，并列出了学习机器学习的最佳在线课程，请务必查看。如果您喜欢这篇内容，我们会与您的朋友和同事分享这篇文章。
