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在我们为初学者介绍所有简单的机器学习项目之前，让我们先了解一下 ML 到底是什么。人工智能和机器学习是当今的流行词，尤其是随着大数据解决方案的广泛实施（尽管机器学习在大数据之前已经存在很多年）。 机器学习是人工智能的一个分支或应用形式之一，它使计算系统能够从迭代中学习并改进其功能，而无需任何人工干预。 从本质上讲，正如这个词所描述的，它允许机器“学习”，并且凭借当今可用的大量数据，学习可以相当快地发生！ 全球当前数据的 90% 是在过去 2 年内生成的！ 为了更好地理解机器学习的概念，我们可以考虑现有最古老和最简单的机器学习形式之一的示例，即垃圾邮件过滤器。 电子邮件提供商（例如 Google）的垃圾邮件过滤器会拾取嵌入在世界各地被标记为垃圾邮件的电子邮件中的关键字，以便自动将世界各地的同一用户和其他用户的类似电子邮件标记为垃圾邮件。 它根据用户的行为来学习，以识别哪些是垃圾邮件，哪些不是，因此用户无需手动执行此操作。 人工智能 人工智能源头——迈向数据科学 机器学习项目不仅仅是为了执行最终任务而构建的，而是为了分析数据和统计模型以寻找模式以改进任务而编写的。 随着时间的推移，机器学习使系统能够更好、更高效地执行。
根据数据输入和输出类型、方法和结果，有 8 种不同类型的 Whatsapp 手机号码列表 机器学习算法。他们是： 1.监督学习 2.无监督学习 3. 强化学习 4.自学 5. 特征学习 6.稀疏字典学习 7. 异常检测 八、协会规则 为了实现机器学习，程序员创建模型，输入初始数据，使程序能够学习和处理未来的预测。ML 模型的 5 种主要类型是： 1. 人工神经网络 2. 决策树 3.支持向量机 4.贝叶斯网络 5. 遗传算法 机器学习的实际应用 机器学习的应用 机器学习应用源码——数据天赋 1. 搜索引擎 搜索引擎运行良好且受欢迎的原因是它们能够预测您的搜索内容，并且还可以预测您可能会发现哪些有用的信息或文章。 所有这一切都是通过机器学习算法实现的，它允许搜索引擎分析您过去的搜索数据以了解您的偏好。带有源代码的基于搜索引擎的机器学习项目是开始学习的好地方。 2. 照片标记 您有没有想过 Facebook 如何能够准确地建议照片上的标签？正是由于面部识别软件和机器学习，Facebook 才能识别照片中的个人。 3. 垃圾邮件检测 如前面的示例中所述，垃圾邮件过滤器能够通过关键字和发件人了解哪些电子邮件可能是垃圾邮件。 4.数据挖掘 机器学习通过挖掘数据（例如用于改进用户体验的点击数据）并分析数据来帮助改进自动化流程。机器学习帮助自动化流程的另一个令人难以置信的例子是自动驾驶汽车。 5. 预测分析 公司使用机器学习程序来分析过去的数据并提供预测分析，并据此做出决策。
例如，购物市场可以获得产品销售预测，从而相应地调整库存。 机器学习对企业的好处 1.帮助企业做出准确的销售预测 机器学习程序能够消耗大量数据，对其进行分析，并提供组织用来预测销售和收入的预测信息。公司不断投资于为预测分析而设计的机器学习项目。 2. 帮助做出准确的预测，更好地诊断患者并预防灾难 机器学习支持的程序可以帮助医疗机构预测与高风险患者、再入院等相关的事件。它们还有助于更好的诊断和处方。这是通过研究过去有关患者诊断、预后和结果的数据来实现的。 3. 金融业非常有利 机器学习被用来通过研究过去的因素和市场结果来改善交易投资组合并预测市场走势。 4. 提高制造业的生产力 机器学习程序用于监控设备并预测故障，使制造公司能够采取主动行动以减少停机时间。 为什么应该学习机器学习并实施机器学习项目？ 机器学习的重要性和广泛用途在今天是显而易见的。作为一名拥有实施机器学习知识和技能的程序员，您将获得更多的工作机会和更高的薪水。 随着大公司越来越多地使用大数据，机器学习是每个程序员的必备技能。 机器学习工程师本质上是使用 Python、Java 和 Scala 等编程语言构建程序或算法，这些语言能够通过数据研究进行“学习”和发展。一些向您开放的高薪工作职位包括： 1. 机器学习工程师 2.人工智能工程师 3.数据科学家 4.自然语言处理科学家 5.商业智能开发人员 6.以人为本的机器学习设计师 7.商业智能（BI）开发人员 这些角色需要了解前面提到的编程语言的知
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发表于 2024-1-10 16:01:58
