7 天免费试用；无需信用卡
机器学习为你每天使用的许多工具提供支持，从个性化推荐到欺诈检测，应有尽有。它使计算机能够从数据中学习并随着时间的推移进行改进，而无需为每项任务进行明确编程。以下是简要的分解：
机器学习简化了复杂的任务，使预测更快、更准确。无论你是在分析数据还是建立预测模型，了解这些基础知识都是一个很好的起点。
机器学习可以分为三个主要类别，每个类别都有自己的从数据中学习的方式。将这些想象成截然不同的教学风格：一种依赖于清晰的说明和示例，另一种鼓励独立发现，第三种通过反馈通过反馈进行反复试验。在深入研究使这些方法变为现实的特定算法之前，掌握这些方法至关重要。
监督式学习类似于课堂环境，在课堂环境中，教师提供示例和正确答案。系统从标注数据中学习，这些数据集中的每个输入都与正确的输出配对。想象一下，向孩子展示标有 “狗” 或 “猫” 的动物的照片，教他们识别差异。
“类比学习使你能够将现实世界的类比与复杂的概念联系起来，帮助你保持好奇心和创造性思考。”-有抱负的软件开发人员Kanwal Mehreen
可以把它想象成用食谱做饭。食谱充当训练数据，食材是输入特征，成品菜是你要复制的输出或标签。随着时间的推移，只要有足够的练习，你可能会学会准备类似的菜肴，而根本不需要食谱。
监督学习的实际用途包括电子邮件垃圾邮件检测，即对数千封标记为 “垃圾邮件” 或 “非垃圾邮件” 的电子邮件对系统进行训练，以识别标记有害邮件的模式。同样，金融机构通过分析历史客户数据和过去的贷款结果，使用它来预测贷款批准。
无监督学习采用更具探索性的方法。想象一下，第一次走进书店，根据它们的相似之处将书籍分成几组——将神秘小说放在一起，食谱放在另一个书架上，将儿童读物放在自己的分区——没有任何预定义的标签。这种方法可以发现数据中隐藏的结构。
“无监督学习的目的不是识别或知道标签，而是了解其结构以及与其他对象或数据集的关系。”-Sarah Nzeshi，全栈开发人员
一个流行的应用是客户细分。零售商分析购买习惯、网站活动和人口统计数据，自然地将客户分为讨价还价者、高级购物者或季节性买家等类别。同样，推荐系统使用这种技术来识别购买行为模式，生成诸如 “购买此商品的客户也购买了...” 之类的建议，所有这些都无需依赖明确的标签。
强化学习模仿了我们通过尝试、失败和逐步改进来学习许多技能的方式。该系统不依赖示例，而是通过采取行动和以奖励或惩罚的形式接收反馈来学习。
“强化学习不像机器学习的其他分类那样遵循模式识别或模式发现，而是关于反复试验的学习。”-Sarah Nzeshi，全栈开发人员
考虑学习骑自行车。你不是从阅读手册或分析所有可能的情况开始，而是要上车、摇晃、跌倒，最后通过反复尝试学会平衡。一个例子是 AWS DeepRacer，这是一辆小型赛车，它通过获得保持正轨、保持速度和高效完成圈数的奖励来学习在赛道上行驶。另一个著名的案例是 Alphago，开发者 深度思维，它通过无数的反复试验游戏完善了策略，击败了一位世界冠军围棋选手。在游戏中，类似的方法通过奖励计算机捕获棋子、捍卫自己并最终赢得比赛来教他们下象棋。
这三种方法——从标签数据中学习、发现隐藏的模式以及通过反馈进行改进——为下一节探讨的算法奠定了基础。
在基础学习类型的基础上，让我们深入研究将这些概念变为现实的特定算法。可以将这些算法视为推动机器学习的引擎——每种算法都是为独特的任务和数据类型量身定制的。通过了解它们的机制，你不仅可以更好地解释机器学习，还可以确定哪种算法适合特定问题。
线性回归就像通过数据点的散点图找到最合适的线。例如，想象一下试图根据平方英尺预测房价。你可以绘制数据，在一个轴上绘制大小，在另一个轴上绘制价格，然后画一条最能代表趋势的线。
该算法拟合由以下方程定义的直线：
y = β+ βx+... + βx+ β
在这里，计算系数 (β) 是为了最大限度地减少预测值和实际值之间的误差平方和。
线性回归可以很简单，只使用一个变量（例如，根据多年的经验预测工资），也可以使用多个变量，包括平方英尺、卧室数量和位置等多个因素。对于更复杂的关系，多项式回归会添加诸如此类的项 x² 捕获数据中的曲线。
使用像 Python 这样的库 scikit-learn，您可以通过准备数据、训练模型、评估模型（例如，使用 R² 测量精度）和进行预测来实现线性回归。这种方法非常适合预测销售、估算成本或根据可衡量因素预测任何数字结果等任务。
决策树通过提出一系列是或否的问题来模仿人类的决策。想象一下指导你决定出门的流程图：“下雨了吗？如果是，请待在里面。如果不是，温度是否高于 60°F？如果是，那就去散步吧。如果没有，带一件夹克。”
该算法从代表整个数据集的根节点开始。它系统地选择最佳问题（或 “拆分”），将数据分成更统一的组。基尼杂质或信息增益等指标决定了哪些特征产生了最有意义的分裂。
该过程以递归方式继续，创建分支直到满足停止条件（例如达到最大深度或剩余数据点足够相似）。分支末端的叶子节点包含预测，这些预测可以是类标签（例如，贷款的 “批准” 或 “拒绝”）或回归任务的数值。
决策树的突出特征之一是其透明度。您可以轻松追踪导致预测的决策路径，使其具有很强的可解释性。
K-means 聚类是一种无监督学习算法，可在没有预定义标签的情况下识别数据中的自然分组。它的工作原理是根据数据点的相似度将数据点分成群集。
算法从随机放置开始 k 质心（代表你想要的集群数量）。每个数据点都分配给最近的质心，并将质心重新计算为其分配点的平均值。这个过程会重复直到任务稳定下来。
K-means对于客户细分等应用程序特别有用，在这些应用程序中，企业根据购买行为或内容推荐对客户进行分组，流媒体平台将具有相似观看习惯的用户聚集在一起。k-means 的成功取决于选择正确数量的集群和正确扩展数据。
了解机器学习算法只是起点。当这些算法应用于结构化项目，将原始数据转化为可操作的业务解决方案时，真正的魔法就会发生。机器学习项目遵循系统的分步流程，确保成功。
任何机器学习项目的基础都是高质量的数据。没有它，即使是最先进的算法也会步履蹒跚。这使得数据收集和准备成为关键的第一步。
该过程从确定相关的数据源开始。例如，构建推荐系统可能需要用户行为日志、购买历史记录、产品评级和人口统计信息。数据通常来自多种来源，例如数据库、API、网络抓取、传感器或第三方提供商。
原始数据很少是完美的。它混乱、不完整且不一致，通常包含缺失值、重复条目、异常值和不匹配的格式。清理这些数据对于确保可靠性至关重要。
准备阶段涉及几项重要任务。 标准化 以不同的比例调整特征，例如将以美元为单位的房价与以英尺为单位的平方英尺进行比较——因此没有一个功能在模型中占据主导地位。 特征工程 从现有变量中创建新变量，例如根据客户的交易历史记录计算其平均购买价值。 数据验证 确保准确性和完整性，同时将数据拆分为训练、验证和测试集为建模奠定了基础。
在这里，质量控制是不可谈判的。团队制定数据完整性规则，实施自动检查，并记录所有内容以备将来使用。毕竟，他们说的是真的：“垃圾进来，垃圾出来。”
数据清理完毕并准备就绪后，下一步就是训练和测试模型。
准备好数据后，重点转移到训练模型上，在这个阶段，算法从历史数据中学习模式。
在训练过程中，向算法提供带标签的示例，以揭示输入和所需输出之间的关系。例如，在垃圾邮件检测系统中，该算法分析了数千封标记为 “垃圾邮件” 或 “非垃圾邮件” 的电子邮件，学习识别可疑关键字、发件人详细信息或异常邮件结构等模式。
数据科学家尝试不同的算法，调整超参数，完善特征选择。他们可能会发现，决策树在特定问题上比线性回归更有效，或者添加特定功能可以显著提高准确性。
验证与训练同时进行。单独的验证数据集（模型未见过的数据）有助于评估性能并防止过度拟合，在这种情况下，模型变得过于适合训练数据，难以处理新示例。
测试是最后的检查点。此阶段使用完全看不见的数据，评估模型在现实场景中的表现。准确度、精度、召回率和 F1 分数等指标在分类任务中很常见，而回归问题通常依赖于均方误差或 R 平方等衡量标准。
交叉验证通过在多个数据拆分中测试模型来增加另一层可靠性，从而确保无论使用何种训练数据都具有一致的性能。
模型通过这些评估后，就可以进行部署和实际应用了。
部署模型包括将其集成到业务系统中，其基础设施旨在处理预期的工作负载。这可能意味着将推荐引擎嵌入电子商务网站，将欺诈检测模型与支付系统联系起来，或者在制造业中实施预测性维护工具。
部署设置取决于用例。例如，批处理非常适合诸如每月客户细分之类的任务，在这些任务中，不需要立即获得结果。另一方面，实时处理对于信用卡欺诈检测等应用程序至关重要，在这些应用中，决策必须在几毫秒内做出。
模型上线后立即开始监控。团队跟踪预测精度、系统响应时间和资源使用率等指标。数据偏移监控至关重要——它可以识别传入的数据何时开始与训练数据有所不同，随着时间的推移，这可能会降低模型的性能。
维护模型是一项持续的工作。随着客户行为的变化或市场条件的演变，如果性能降至可接受的水平以下，团队可能需要重新训练模型、更新功能，甚至完全重建模型。
版本控制在这里起着关键作用。团队通常管理多个模型版本，逐步推出更新，并随时准备回滚计划以防出现问题。A/B 测试还可用于将新模型与具有真实用户流量的当前模型进行比较。
这一阶段将理论模型转化为实用工具，确保它们提供现实世界的结果。生产数据反馈到系统中，为未来的改进提供见解。用户反馈可以揭示盲点，业务指标可以衡量模型的影响。这创造了一个持续的改进循环，确保机器学习项目随着时间的推移保持价值。
要取得成功，团队必须将机器学习项目视为持续的举措，而不是一次性的任务。最佳结果来自于采用这种迭代过程，根据现实世界的反馈和不断变化的业务目标完善模型。
机器学习已成为现代生活的基石，影响着从个性化直播推荐到实时欺诈预防的所有方面。除了日常使用外，它还是企业的强大工具，可促进创新并提高运营效率。
机器学习正在通过革新传统工作流程来重塑行业：
为了简化这些不同的应用程序，统一平台可以整合机器学习流程，使其更易于管理和更高效。
将机器学习工具集中到单一平台中可以显著改善成本管理和运营控制。在实施人工智能解决方案时，企业往往会为系统分散、监管不一致和费用不断增加而苦苦挣扎。Prompts.ai 通过整合超过 35 种领先的大型语言模型来应对这些挑战，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -整合到一个安全、简化的界面中。
通过提供对这些 AI 模型的集中访问权限，Prompts.ai 简化了运营，确保了一致的治理，并控制了成本。该平台的内置FinOps工具可提供有关人工智能支出的详细见解，帮助团队监控和优化预算。标准化提示工作流程和 “省时” 等功能提供了预先设计的最佳实践，可加快采用速度并提高生产力。
除了技术优势外，Prompts.ai 还培育了一个协作社区，即时工程师可以在其中交流知识、获得认证和探索现实用例。这种成本管理、治理和共享专业知识的融合将实验性的人工智能工作转化为可扩展、可重复的流程，为企业的可持续增长和创新铺平了道路。
机器学习的核心是任何人都可以使用的工具，而不仅仅是专家。我们所介绍的想法，例如监督式和无监督式学习、决策树和线性回归，是重塑行业和日常生活的技术的基石。
从收集数据到部署最终模型，每个机器学习项目都遵循结构化流程。无论你是识别欺诈性交易、定制购物体验还是精简供应链，同样的原则都适用。机器学习的核心是发现数据中的模式，并利用这些见解做出更明智的预测或决策。
机器学习能够扩展和自动化复杂任务，这使其不可或缺。A 2020 德勤 调查发现，67% 的公司已经在使用机器学习。这种日益增长的采用率凸显了其解决手动难以管理的挑战的能力，同时随着时间的推移，随着更多数据的出现，这一切都会得到改善。
三个关键要素——表示、评估和优化——是任何机器学习项目的路线图。从准备数据到微调性能，这些支柱指导整个过程，确保所创建的解决方案既有效又可靠。
归根结底，机器学习的成功不在于掌握复杂的算法，而是要了解数据并定义明确的目标。从直截了当的问题开始，收集高质量的数据，然后选择满足您需求的最简单解决方案。从那以后，你可以逐步扩展自己的技能，以应对出现的更高级的挑战。
这些概念分解后，机器学习变得不那么艰巨，也变得更加平易近人，使您能够自信地探索其可能性。
机器学习正在通过简化流程和提高效率来重塑行业。在 医疗保健，它在早期疾病发现和制定个性化治疗计划方面发挥着关键作用，从而提高患者护理的整体质量。在 金融 行业，机器学习有助于识别欺诈性交易和完善投资策略，确保更好的安全性和盈利能力。 零售商 利用它来提供量身定制的产品推荐并更有效地管理库存。同时， 运输 各公司使用它来优化路线和推进自动驾驶汽车技术。
这些应用突显了机器学习如何应对实际挑战并激发不同领域的创新，证明了机器学习在当今经济中的重要性。
选择正确的机器学习算法需要清楚地了解项目的需求。首先查明眼前的问题类型，无论它是否涉及 分类， 回归， 集群，或其他类别。然后，评估数据集的大小和质量、可用的计算能力以及任务所需的精度水平。
在数据上测试多种算法可以提供宝贵的见解。比较它们的表现可以让你权衡训练时间、模型复杂度以及解释结果的难易程度等因素。最终，实验和全面评估相结合将指导您找到实现特定目标的最佳解决方案。
要在业务环境中有效地部署和管理机器学习模型，首先要选择正确的基础设施并进行全面测试以确认该模型符合性能基准。密切关注关键指标，例如 准确性， 潜伏，以及 数据漂移 以评估模型在一段时间内的表现。
建立 持续监控 系统可以快速识别和解决任何问题，并安排定期审查以发现潜在的偏见或性能下降。利用自动警报、版本控制系统和 MLOps 框架等工具，确保模型保持可靠和可扩展性。遵循这些做法有助于保持稳定的性能，并确保模型在实际用例中提供持久的价值。
