微软面向初学者的机器学习课程：1.1-机器学习介绍
寫在前面：最近在參與microsoft/ML-For-Beginners的翻譯活動(dòng)，歡迎有興趣的朋友加入（https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/71）
機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
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???? 點(diǎn)擊上面的圖片觀看討論機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)之間區(qū)別的視頻。
課前測(cè)驗(yàn)
介紹
歡迎來(lái)到這個(gè)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)的初學(xué)者課程！無(wú)論您是這個(gè)主題的新手，還是一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的ML從業(yè)者，我們都很高興您能加入我們！我們希望為您的ML研究創(chuàng)建一個(gè)好的開(kāi)始，并很樂(lè)意評(píng)估、回應(yīng)和接受您的反饋。
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???? 單擊上圖觀看視頻：麻省理工學(xué)院的 John Guttag 介紹機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)入門
在開(kāi)始本課程之前，您需要設(shè)置計(jì)算機(jī)能在本地運(yùn)行Jupyter Notebooks。
按照這些視頻里的講解配置您的計(jì)算機(jī)。了解有關(guān)如何在此視頻集中設(shè)置計(jì)算機(jī)的更多信息。
學(xué)習(xí)Python. 還建議您對(duì)Python，我們?cè)诒菊n程中使用的一種對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家有用的編程語(yǔ)言，有一個(gè)基本的了解。
學(xué)習(xí)Node.js和JavaScript。在本課程中，我們?cè)跇?gòu)建web應(yīng)用程序時(shí)也使用過(guò)幾次JavaScript，因此您需要有node和npm 以及Visual Studio Code用于Python和JavaScript開(kāi)發(fā)。
創(chuàng)建GitHub帳戶。既然你在GitHub上找到我們，您可能已經(jīng)有了一個(gè)帳戶，但如果沒(méi)有，請(qǐng)創(chuàng)建一個(gè)帳戶，然后fork此課程自己使用(也給我們一顆星星吧????)
探索Scikit-learn. 熟悉Scikit-learn，我們?cè)谶@些課程中引用的一組ML庫(kù)。
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？
術(shù)語(yǔ)“機(jī)器學(xué)習(xí)”是當(dāng)今最流行和最常用的術(shù)語(yǔ)之一。如果您對(duì)科技有某種程度的熟悉，那么很可能您至少聽(tīng)說(shuō)過(guò)這個(gè)術(shù)語(yǔ)一次，無(wú)論您在哪個(gè)領(lǐng)域工作。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)制對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)是一個(gè)謎。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者來(lái)說(shuō)，這個(gè)主題有時(shí)會(huì)讓人感到不知所措。因此，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)是什么，并通過(guò)實(shí)例一步一步地了解機(jī)器學(xué)習(xí)是很重要的。
機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)曲線谷歌趨勢(shì)顯示了“機(jī)器學(xué)習(xí)”一詞最近的“趨勢(shì)曲線”
我們生活在一個(gè)充滿迷人奧秘的宇宙中。像史蒂芬·霍金、阿爾伯特·愛(ài)因斯坦等偉大的科學(xué)家，以及更多的人，都致力于尋找有意義的信息，揭示我們周圍世界的奧秘。這就是人類學(xué)習(xí)的條件：一個(gè)人類的孩子在長(zhǎng)大成人的過(guò)程中，一年又一年地學(xué)習(xí)新事物并揭示世界的結(jié)構(gòu)。
孩子的大腦和感官感知到周圍的事實(shí)，并逐漸學(xué)習(xí)隱藏的生活模式，這有助于孩子制定邏輯規(guī)則來(lái)識(shí)別學(xué)習(xí)模式。人類大腦的學(xué)習(xí)過(guò)程使人類成為世界上最復(fù)雜的生物。不斷地學(xué)習(xí)，通過(guò)發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，然后對(duì)這些模式進(jìn)行創(chuàng)新，使我們能夠使自己在一生中變得越來(lái)越好。這種學(xué)習(xí)能力和進(jìn)化能力與一個(gè)叫做大腦可塑性的概念有關(guān)。從表面上看，我們可以在人腦的學(xué)習(xí)過(guò)程和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念之間找到一些動(dòng)機(jī)上的相似之處。
人腦 從現(xiàn)實(shí)世界中感知事物，處理感知到的信息，做出理性的決定，并根據(jù)環(huán)境執(zhí)行某些行動(dòng)。這就是我們所說(shuō)的智能行為。當(dāng)我們將智能行為過(guò)程的復(fù)制品編程到計(jì)算機(jī)上時(shí)，它被稱為人工智能 (AI)。
盡管這些術(shù)語(yǔ)可能會(huì)混淆，但機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 是人工智能的一個(gè)重要子集。機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注使用專門的算法來(lái)發(fā)現(xiàn)有意義的信息，并從感知數(shù)據(jù)中找到隱藏的模式，以證實(shí)理性的決策過(guò)程。
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)顯示AI、ML、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)之間關(guān)系的圖表。圖片作者Jen Looper，靈感來(lái)自這張圖
您將在本課程中學(xué)到什么
在本課程中，我們將僅涵蓋初學(xué)者必須了解的機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念。我們主要使用Scikit-learn來(lái)介紹我們所謂的“經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)”，這是一個(gè)許多學(xué)生用來(lái)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的優(yōu)秀庫(kù)。要理解更廣泛的人工智能或深度學(xué)習(xí)的概念，機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)是必不可少的，所以我們想在這里提供它。
在本課程中，您將學(xué)習(xí)：
機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念
機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史
機(jī)器學(xué)習(xí)和公平性
回歸
分類
聚類
自然語(yǔ)言處理
時(shí)序預(yù)測(cè)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用
我們不會(huì)涵蓋的內(nèi)容
深度學(xué)習(xí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
AI
為了獲得更好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，我們將避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、“深度學(xué)習(xí)”（使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層模型構(gòu)建）和人工智能的復(fù)雜性，我們將在不同的課程中討論這些問(wèn)題。我們還將提供即將推出的數(shù)據(jù)科學(xué)課程，以專注于這個(gè)更大領(lǐng)域的這一方面。
為什么要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)？
從系統(tǒng)的角度來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)被定義為創(chuàng)建可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)隱藏模式以幫助做出智能決策的自動(dòng)化系統(tǒng)。
這種動(dòng)機(jī)大致是受人腦如何根據(jù)它從外部世界感知到的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)某些東西的啟發(fā)。
? 想一想為什么企業(yè)想要嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)策略而不是創(chuàng)建基于硬編碼的規(guī)則引擎。
機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用現(xiàn)在幾乎無(wú)處不在，就像我們的智能手機(jī)、互聯(lián)設(shè)備和其他系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一樣無(wú)處不在?？紤]到最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的巨大潛力，研究人員一直在探索其解決多維多學(xué)科現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的能力，并取得了巨大的積極成果。
你可以在很多方面使用機(jī)器學(xué)習(xí):
根據(jù)病人的病史或報(bào)告來(lái)預(yù)測(cè)患病的可能性。
利用天氣數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)天氣。
理解文本的情感。
檢測(cè)假新聞以阻止其傳播。
金融、經(jīng)濟(jì)學(xué)、地球科學(xué)、太空探索、生物醫(yī)學(xué)工程、認(rèn)知科學(xué)，甚至人文學(xué)科領(lǐng)域都采用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決其領(lǐng)域中艱巨的、數(shù)據(jù)處理繁重的問(wèn)題。
機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)從真實(shí)世界或生成的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的見(jiàn)解，自動(dòng)化了模式發(fā)現(xiàn)的過(guò)程。事實(shí)證明，它在商業(yè)、健康和金融應(yīng)用等方面具有很高的價(jià)值。
在不久的將來(lái)，由于機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)將成為任何領(lǐng)域的人們的必修課。
???? 挑戰(zhàn)
在紙上或使用Excalidraw等在線應(yīng)用程序繪制草圖，了解您對(duì)AI、ML、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)之間差異的理解。添加一些關(guān)于這些技術(shù)擅長(zhǎng)解決的問(wèn)題的想法。
閱讀后測(cè)驗(yàn)
復(fù)習(xí)與自學(xué)
要了解有關(guān)如何在云中使用ML算法的更多信息，請(qǐng)遵循以下學(xué)習(xí)路徑。
任務(wù)
啟動(dòng)并運(yùn)行
歡迎關(guān)注我的個(gè)人公眾號(hào)”My IO“
參考資料
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機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能，深度學(xué)習(xí)-有什么區(qū)別?: https://youtu.be/lTd9RSxS9ZE
[2]Introduction to ML: https://youtu.be/h0e2HAPTGF4
創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的微软面向初学者的机器学习课程：1.1-机器学习介绍的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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