本文旨在揭開機器學習的神秘面紗，為初學者和愛好者提供一份全面的指南。我們將深入探討機器學習的定義、類型、應用以及該領域使用的工具。我們還將探索機器學習中的各種職業道路，并為你如何開啟這個令人興奮領域的旅程提供指導。

一、什么是機器學習?

機器學習，通常縮寫為 ML，是人工智能(AI)的一個子集，專注于開發通過經驗和使用數據自動改進的計算機算法。簡單來說，機器學習使計算機能夠從數據中學習并做出決策或預測，而無需明確地進行編程來實現這些操作。

從本質上講，機器學習就是關于創建和實現促進這些決策和預測的算法。這些算法被設計為隨著時間的推移提高其性能，隨著它們處理更多的數據而變得更加準確和有效。

在傳統編程中，計算機遵循一組預定義的指令來執行任務。然而，在機器學習中，計算機被給予一組示例(數據)和一個要執行的任務，但由計算機根據所給的示例來弄清楚如何完成任務。

例如，如果我們想讓計算機識別貓的圖像，我們不會給它提供關于貓長什么樣的具體指令。相反，我們給它成千上萬張貓的圖像，讓機器學習算法找出定義貓的常見模式和特征。隨著時間的推移，當算法處理更多圖像時，它會更好地識別貓，即使面對從未見過的圖像也能做到。

這種從數據中學習并隨著時間推移而改進的能力使機器學習極其強大和多功能。它是我們今天看到的許多技術進步背后的驅動力，從語音助手和推薦系統到自動駕駛汽車和預測分析。

二、機器學習與人工智能與深度學習的對比

機器學習經常與人工智能或深度學習相混淆。讓我們來看看這些術語彼此之間的不同之處。要更深入地了解，請查看我們關于人工智能與機器學習以及機器學習與深度學習的比較指南。

人工智能指的是開發行為智能并通過一組算法模仿人類智能的程序。該領域專注于三種技能：學習、推理和自我糾正以獲得最大效率。人工智能可以指基于機器學習的程序，甚至也可以指明確編程的計算機程序。

機器學習是人工智能的一個子集，它使用從數據中學習的算法來進行預測。這些預測可以通過監督學習生成，其中算法從現有數據中學習模式，或者通過無監督學習生成，其中它們在數據中發現一般模式。機器學習模型可以根據歷史數據預測數值、將事件分類為真或假，并根據共性對數據點進行聚類。

另一方面，深度學習是機器學習的一個子領域，處理基本上基于受人類大腦結構啟發的多層人工神經網絡(ANN)的算法。

與傳統機器學習算法不同，深度學習算法不那么線性、更加復雜且具有層次結構，能夠從大量數據中學習，并能夠產生高度準確的結果。語言翻譯、圖像識別和個性化藥物是深度學習應用的一些例子。

三、機器學習的重要性

在 21 世紀，數據是新的石油，而機器學習是驅動這個數據驅動世界的引擎。它是當今數字時代的一項關鍵技術，其重要性怎么強調都不為過。這反映在該行業的預期增長中，美國勞工統計局預測在 2021 年至 2031 年期間工作崗位將增長 21%。

以下是它在現代世界如此重要的一些原因：

數據處理。機器學習如此重要的主要原因之一是它處理和理解大量數據的能力。隨著來自社交媒體、傳感器和其他來源的數字數據的爆炸式增長，傳統的數據分析方法已經變得不夠用了。機器學習算法可以處理這些大量的數據，揭示隱藏的模式，并提供有價值的見解，從而推動決策制定。

推動創新。機器學習正在各個領域推動創新和效率。這里有幾個例子：

醫療保健。算法被用于預測疾病爆發、個性化患者治療計劃以及提高醫學影像的準確性。

金融。機器學習用于信用評分、算法交易和欺詐檢測。

零售。推薦系統、供應鏈和客戶服務都可以從機器學習中受益。

所使用的技術也在農業、教育和娛樂等不同領域找到應用。

實現自動化。機器學習是自動化的關鍵推動因素。通過從數據中學習并隨著時間的推移而改進，機器學習算法可以執行以前的手動任務，使人類能夠專注于更復雜和創造性的任務。這不僅提高了效率，還為創新開辟了新的可能性。

海馬課堂專業課程輔導做出以下新改變啦：
?試聽課全面升級，不滿意退50%，
?課程輔導產品升級，贈送考前保障呦
?輔導不滿意可以隨心退！
海馬課堂，4000+嚴選碩博學霸師資，針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。