机器学习系统

什么是机器学习？
在本文中，我们将了解ML系统或机器学习系统。在学习ML系统之前，让我们先了解机器学习这个术语。这是人工智能的一个领域，在这里，人类训练模型学习、分析和决策。机器学习是数据科学的重要组成部分，ML模型通过从经验中学习来提高其效率。

我们正在：

1. 什么是机器学习？
2. ML系统的重要性
3. ML系统的类型
4. ML系统中的监督学习
5. ML系统中的无监督学习
6. ML系统中的半监督学习
7. ML系统中的强化学习
8. ML系统的设计步骤
9. 数据收集
10. 数据预处理
11. 模型建筑
12. 模型训练
13. 模型评估
14. 模型部署
15. ML系统的应用
16. 结论

ML系统的重要性
ML系统在让企业了解客户行为和业务运营模式的趋势方面发挥着重要作用。它还支持新产品的开发。许多当今的市场领导者，如脸书、谷歌、网飞和亚马逊，将机器学习作为其运营的核心部分。机器学习有几个实际应用程序，可以推动实际业务结果的实现，例如节省时间和金钱。特别是，在客户服务和产品推荐中产生了巨大的影响，机器学习使人们能够更快、更高效地完成工作。

ML系统的类型

有各种机器学习算法可用于不同的目的。一些算法适用于处理文本，一些适用于图像，等等。在分析数据集后，选择适当的算法来构建模型，并以构建模型为目标。ML算法有四种常见类型，下面将对其进行讨论。

ML系统中的监督学习

监督学习涉及使用标记数据训练模型。结果是已知的，因此不断改进模型以提高准确性。为了清楚地理解，我们将具有预定义输出的数据，以在监督学习的情况下训练模型。
监督学习涉及使用标记数据训练模型。结果是已知的，因此不断改进模型以提高准确性。监督学习中常见的算法有线性回归、逻辑回归、多项式回归、随机森林、决策树、K近邻和朴素贝叶斯。监督学习的一个实时示例是一组照片，其中包含关于照片上内容的信息，然后训练模型以识别新照片。

ML系统中的无监督学习

如果标签数据不可用且结果未知，则属于无监督学习。该算法将数据分类。在无监督学习中使用的一些算法有主成分分析、K均值聚类、Apriori算法、偏最小二乘、模糊均值、隐马尔可夫模型和层次聚类。无监督学习的一个实时示例是在线购物网站上的客户细分。

ML系统中的半监督学习

半监督学习算法可以处理部分标记的训练数据，通常是大量的未标记数据和少量的标记数据。在大多数观测中没有标签，但少数观测中存在标签的情况下，半监督算法是建模的最佳候选算法。
半监督学习应用的一个常见示例是文本文档分类器。这种情况下，半监督学习是理想的，因为几乎不可能找到大量带标签的文本文档。

ML系统中的强化学习

强化学习算法基于试错法进行学习和决策。在强化学习中，人工智能模型处理类似游戏的情况，该情况有一个奖励系统来提出问题的解决方案。强化模型的最终目标是从完全随机试验开始，以更好的结果结束，使总回报最大化。
强化学习算法的常见算法有马尔可夫决策过程、Q学习、时差和深度对抗网络。强化学习解决了一种特定类型的问题，其中决策是连续的，目标是建立复杂的模型，例如基于人工智能的游戏。

ML系统的设计步骤

设计ML系统需要遵循一些步骤。以下部分将讨论这些步骤。

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数据收集 (Data Collection)

数据的收集是机器学习过程的基础。数据收集得越好，模型就越好。因此，在开始构建模型之前，关注数据集是非常重要的。如果您想用样本数据集构建模型，Kaggle上已经有很多可用的数据集。使用web抓取技术自动从各种来源（如API）收集信息也是很常见的。
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数据预处理 (Data Preprocessing)

为了了解数据集，进行了探索性数据分析。EDA的一些常见方法包括数据可视化（散点图、热图、方框图等）和描述性统计（均值、中值、标准差等）
数据预处理是一种将收集的数据转换为干净数据集的技术。一旦我们分析了具有适当特征的数据，下一步是对数据进行预处理，以进一步执行步骤。数据的质量将对模型的质量产生巨大影响。然后，将数据分为两组，一组用于训练，另一组用于模型评估，这可以根据案例和我们拥有的数据量进行划分。

模型建筑 Model Building

在分离数据后，我们的下一步工作是找到适合我们模型的良好算法。这是机器学习中最重要的步骤之一。根据要处理的数据，可以使用各种模型，例如图像、声音、文本和数值。我们的工作是从那里的各种选项中找到合适的算法。

模型训练 Model Training

构建模型的主要过程从训练阶段开始。在这里，我们使用分配给训练的数据集的分割部分来让我们的模型学习。你应该在训练阶段花大量的时间。在训练期间，您对模型进行的调整和准备越多，结果就越好。这个阶段需要大量的耐心和实验。如果你成功地训练好了你的模型，那么你可以从你的模型中得到好的结果。

模型评估 Model Evaluation

使用训练数据训练模型后，必须对模型进行测试。测试的目的是评估模型在真实场景中的工作方式。我们可以在此阶段确定模型的准确性。评估阶段非常重要，我们可以检查模型是否达到我们计划的目标。如果模型在测试阶段表现不佳，则必须重新迭代前面的步骤，直到达到所需的精度。

模型部署 Model Deployment

模型部署是我们将机器学习模型集成到现有生产环境或新应用程序中以基于数据做出实际业务决策的阶段。这是机器学习生命周期的最后阶段之一。

ML系统的应用

机器学习系统在许多领域有着广泛的应用。其中一些广泛应用是电子邮件垃圾邮件过滤、Web搜索结果、模式和图像识别、视频推荐等。推荐引擎是机器学习的常见用例。其他常见用途包括欺诈检测、恶意软件威胁检测、业务流程自动化（BPA）和预测性维护。机器学习系统在医疗保健、银行、电子商务等领域也有着广泛的应用。大多数社交媒体平台和内容交付网络使用机器学习算法来提供更个性化和更愉快的体验。

结论

毫无疑问，机器学习正在成为许多领域中被广泛接受和适应的技术。在本文中，我们了解了ML系统及其类型。本文还介绍了构建机器学习系统的一些重要步骤。