机器学习是计算机科学的一个领域,它使用静态技术赋予计算机系统“学习”的能力,有数据,没有数据 被明确编程。
这意味着,“机器学习就是从数据中学习”
显式编程意味着,为每个场景编写代码,以处理该情况。
在机器学习中,我们不是为每个场景编写显式代码,而是训练模型来从数据中学习模式,允许它们做出预测或针对未见过的情况做出的决定。
因此,我们给出输入和输出,但不要为每种情况编写任何代码。机器学习算法自动处理它们。
一个简单的例子可以使用:
求和函数:
在显式编程中,要添加 2 个数字,我们编写仅适用于该情况的特定代码。如果不加修改,此代码将无法用于添加 5 或 N 个数字。
相比之下,通过机器学习,我们可以提供一个 Excel 文件,其中每行包含不同的数字及其总和。当机器学习算法在此数据集上进行训练时,它会学习加法模式。将来,当给定 2、10 或 N 个数字时,它可以根据学习到的模式执行加法,而不需要针对每个场景编写特定代码。
我们在哪里使用机器学习?
在显式编程中,我编写了多个 if-else 条件,例如:“如果某个关键字出现 3 次或以上,则会被标记为垃圾邮件。”例如,如果“Huge”一词使用 3 次,则会被标记为垃圾邮件。
现在,想象一家广告公司意识到有这样的算法可以检测他们的垃圾邮件。因此,他们不会重复“巨大”3次,而是使用“巨大”、“大规模”和“大”等同义词。在这种情况下,原来的规则就不起作用了。解决办法是什么?我应该再次改变我以前的算法吗?我能做到多少次?
在机器学习中,模型从提供的数据中学习并根据该数据自动创建算法。如果数据发生变化,算法会相应调整。无需手动更改算法,它会根据新数据根据需要自行更新。
在用于图像分类的显式编程中,我们需要手动编写规则来识别狗的特征,例如它的形状、大小、毛皮颜色或尾巴。这些规则仅适用于特定图像,并不能很好地推广到所有狗品种。如果我们遇到新品种或变种,我们需要为每个品种添加新规则。
在ML中,我们没有编写特定的规则,而是为模型提供了按品种标记的狗图像的大型数据集。然后,该模型从数据中学习模式,例如不同品种的共同特征,并使用学到的知识对新的狗图像进行分类,即使它以前没有见过这些确切的品种。该算法自动适应数据的变化。
此外,机器学习有数千种用途。你可能想知道,
为什么机器学习在 2010 年之前没有那么流行?
如今,我们每天都会生成数百万个数据点。利用如此大量的数据,机器学习模型现在变得更加准确、高效,并且能够解决复杂的问题。他们可以学习模式、做出预测并自动执行医疗保健、金融和技术等各个领域的任务,从而改善决策并推动创新。
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