在这个数字化转型的时代，理解推动创新的技术不再是一种奢侈，而是一种必需。机器学习就是处于这场转型前沿的一项技术。机器学习是一门很深的学问，可以直接联系我们的专业老师为大家提供相关的课程辅导!

本文旨在揭开机器学习的神秘面纱，为初学者和爱好者提供一份全面的指南。我们将深入探讨机器学习的定义、类型、应用以及该领域使用的工具。我们还将探索机器学习中的各种职业道路，并为你如何开启这个令人兴奋领域的旅程提供指导。

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一、什么是机器学习?

机器学习，通常缩写为 ML，是人工智能(AI)的一个子集，专注于开发通过经验和使用数据自动改进的计算机算法。简单来说，机器学习使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需明确地进行编程来实现这些操作。

从本质上讲，机器学习就是关于创建和实现促进这些决策和预测的算法。这些算法被设计为随着时间的推移提高其性能，随着它们处理更多的数据而变得更加准确和有效。在传统编程中，计算机遵循一组预定义的指令来执行任务。然而，在机器学习中，计算机被给予一组示例(数据)和一个要执行的任务，但由计算机根据所给的示例来弄清楚如何完成任务。例如，如果我们想让计算机识别猫的图像，我们不会给它提供关于猫长什么样的具体指令。相反，我们给它成千上万张猫的图像，让机器学习算法找出定义猫的常见模式和特征。随着时间的推移，当算法处理更多图像时，它会更好地识别猫，即使面对从未见过的图像也能做到这种从数据中学习并随着时间推移而改进的能力使机器学习极其强大和多功能。它是我们今天看到的许多技术进步背后的驱动力，从语音助手和推荐系统到自动驾驶汽车和预测分析。

二、机器学习与人工智能与深度学习的对比机器学习经常与人工智能或深度学习相混淆。让我们来看看这些术语彼此之间的不同之处。要更深入地了解，请查看我们关于人工智能与机器学习以及机器学习与深度学习的比较指南。人工智能指的是开发行为智能并通过一组算法模仿人类智能的程序。该领域专注于三种技能:学习、推理和自我纠正以获得最大效率。人工智能可以指基于机器学习的程序，甚至也可以指明确编程的计算机程序。

机器学习是人工智能的一个子集，它使用从数据中学习的算法来进行预测。这些预测可以通过监督学习生成，其中算法从现有数据中学习模式，或者通过无监督学习生成，其中它们在数据中发现一般模式机器学习模型可以根据历史数据预测数值、将事件分类为真或假，并根据共性对数据点进行聚类,另一方面，深度学习是机器学习的一个子领域，处理基本上基于受人类大脑结构启发的多层人工神经网络(ANN)的算法。

与传统机器学习算法不同，深度学习算法不那么线性、更加复杂且具有层次结构，能够从大量数据中学习，并能够产生高度准确的结果。语言翻译、图像识别和个性化药物是深度学习应用的一些例子。

三、机器学习的重要性

在 21 世纪，数据是新的石油，而机器学习是驱动这个数据驱动世界的引擎。它是当今数字时代的一项关键技术，其重要性怎么强调都不为过。这反映在该行业的预期增长中，美国劳工统计局预测在 2021年至 2031 年期间工作岗位将增长 21%。

以下是它在现代世界如此重要的一些原因:

数据处理。机器学习如此重要的主要原因之一是它处理和理解大量数据的能力。随着来自社交媒体、传感器和其他来源的数字数据的爆炸式增长，传统的数据分析方法已经变得不够用了。机器学习算法可以处理这些大量的数据，揭示隐藏的模式，并提供有价值的见解，从而推动决策制定，推动创新。机器学习正在各个领域推动创新和效率。这里有几个例子:医疗保健。算法被用于预测疾病爆发、个性化患者治疗计划以及提高医学影像的准确性。金融。机器学习用于信用评分、算法交易和欺诈检测，零售。推荐系统、供应链和客户服务都可以从机器学习中受益。所使用的技术也在农业、教育和娱乐等不同领域找到应用。实现自动化。机器学习是自动化的关键推动因素。通过从数据中学习并随着时间的推移而改进，机器学习算法可以执行以前的手动任务，使人类能够专注于更复杂和创造性的任务。这不仅提高了效率，还为创新开辟了新的可能性。

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