数据迷信正迅速成为全球增长最快的行业之一。对于那些希望在业务领域取得成功或追求成为高薪专业人士的人来说，数据迷信和人工智能已经成为日常生活的重要组成部分。

2020年的机器学习定义

尽管机器学习作为一个概念已经存在了几十年，但这里的定义将聚焦于2020年人们所熟知的内容。机器学习是人工智能的一个分支，它旨在让电子实体通过内部生成的学习过程，自动完成信息归纳、推理和决策，而无需明确的人类干预或指导。

为了实现这一目标，机器学习采用了多种工具，包括算法、编程语言、统计学、概率论以及近年来兴起的神经网络。

机器学习中的模型是什么？

今天产生的数据量已经超越了人类的能力范围，甚至超出了自动化分析手段所能处理的极限。即使手动工作在某些情况下仍然可行，但面对日益复杂的挑战时，这种传统方法显得力不从心。

机器学习利用算法或模型来识别数据中的模式，通过这些模式进行学习的过程被称为模型训练。一旦经过训练和测试，模型就可以根据其学到的信息进行预测或推断。

机器学习的类型

机器学习的主要目标是实现两个主要功能：一是正确分类各种元素；二是提供关于不同可能性的预测信息（回归）。为此，存在四种基本的学习方法：

监督学习

这种类型的机器学习依赖于对已知数据集的适当分类，以便可以训练并测试模型。当前，这是最常见的机器学习类型。

了解监督学习的关键在于，数据集需要包含已知且正确分类的输入，通常需要人工进行标注。这使得模型能够识别出输入数据中的关键特征。

例如，可以通过一组动物图像（如猫、狗、鸟类）来训练模型，或者预测股票市场未来的走势。

无监督学习

与监督学习不同，无监督学习不依赖于预先分类的数据，也没有人为定义的标签。其目标是找到最合适的模型，以有效地对未分类数据集中的元素进行分组。

这种技术在处理分类问题时非常有用，例如在电商网站或计算机安全系统中对用户行为进行分类。

强化学习

强化学习主要基于观察人类及其学习过程中的奖励机制。通过给予明智选择的奖励，实体学会根据奖励的数量做出最佳决策。

近期的例子包括人工智能在国际象棋和星际争霸等游戏中战胜人类选手。

深度学习

作为机器学习的一个子领域，深度学习指的是使用一种试图模仿人脑计算信息的技术和算法。尽管目前的技术尚不能完全复制人脑的功能，但在人工智能应用中，深度神经网络已经展现出了强大的推理和学习能力。

例如，深度学习被广泛应用于自然语言处理和面部识别等领域。

训练和使用模型的一般流程

• 数据准备
• 构建或获取模型
• 模型训练
• 重复步骤1至3，直至达到预期效果
• 将模型部署到生产环境
• 应用模型

常见的机器学习框架

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras

模型库

由于训练模型可能耗费大量的时间和资源，许多现成的模型库可供选择。这些模型库通常由各种机器学习框架提供，也被称作“模型动物园”。

这些模型库可以在一定程度上减少开发成本和时间，因为它们提供了已经训练好的模型，可以直接用于特定任务。