本文極客號(hào)主要為大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和流程，并推薦一些流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和工具。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，它使計(jì)算機(jī)能夠在沒有明確編程的情況下學(xué)習(xí)和做出決策或預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三種類型。
監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過標(biāo)記的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的映射關(guān)系;無監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)隱藏的模式或結(jié)構(gòu);強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境交互并接收獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰的反饋來學(xué)習(xí)策略。機(jī)器學(xué)習(xí)的流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署。
對(duì)于初學(xué)者來說，需要掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、微積分和編程等基礎(chǔ)知識(shí)，并通過實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用來獲得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)要保持好奇心和持續(xù)學(xué)習(xí)，并與其他數(shù)據(jù)科學(xué)家建立聯(lián)系和合作。
流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和工具
有許多工具和庫可用于簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)過程。一些流行的 ML 庫包括:
Scikit-learn
Scikit-learn 是一個(gè)廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí) Python 庫，為數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練和評(píng)估提供簡(jiǎn)單高效的工具。它支持各種監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，以及用于模型選擇和超參數(shù)調(diào)整的工具。
TensorFlow
TensorFlow 是 Google 開發(fā)的用于數(shù)值計(jì)算和大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的開源庫。它在深度學(xué)習(xí)中特別受歡迎，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，專注于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
Keras
Keras 是一種高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，用 Python 編寫，可以在 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit 或 Theano 之上運(yùn)行。它旨在實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的快速實(shí)驗(yàn)，其用戶友好的界面使其成為初學(xué)者的理想選擇。
PyTorch
PyTorch 是 Facebook 開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)庫，它允許動(dòng)態(tài)計(jì)算圖，使其比 TensorFlow 更靈活、更容易調(diào)試。它因其簡(jiǎn)單性、性能和易用性而受到歡迎。
SAS Viya
SAS Viya 是一款用于數(shù)據(jù)管理、高級(jí)分析和預(yù)測(cè)建模的綜合軟件套件。它是金融、醫(yī)療保健和零售等各個(gè)行業(yè)中最古老、使用最廣泛的統(tǒng)計(jì)軟件包之一。SAS 提供了廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)庫，以及用戶友好的界面，可供初學(xué)者和經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家使用。雖然 SAS 不像上述其他庫那樣開源，但它仍然是優(yōu)先考慮穩(wěn)定性、支持和可擴(kuò)展性的組織中的流行選擇。
