询问数据科学家：什么是机器学习？

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机器学习在过去几年已经成为一个流行术语。这个术语经常被误用来表达机器人正在接管自由世界的想法，但机器学习并非如此。 机器学习涉及令人兴奋的新发展以及推动行业比您想象的更进一步发展的能力。这是关于做出比你自己更准确的预测和更好的决策。听起来很复杂，但机器学习的概念实际上在理论上很容易理解。 了解机器学习 机器学习是教计算机对所提供的数据进行分类和识别的过程。手写识别是美国邮政局每天用来破译书写错误的地址的一种机器学习应用程序。 计算机寻找模式并找出难以辨认的信息，以便邮件能够到达正确的地方。通过模式识别，机器应用算法并使用其存档的数据进行预测。 机器学习是一个强大的工具。当您教机器如何使用算法来识别模式时，它可以使用这些模式来预测结果，而无需使用任何预先构思的概念或预先编程的规则。机器只能通过使用所提供的信息来提高自己的学习能力，因此，除非人们向机器学习提供多样化且足够大的数据范围，否则机器学习不会成功。 当然，机器学习也有其局限性。

还记得 年，谷歌的人脸识别软件将两名非裔美国人标记为大猩猩吗？这是一个典型的案例，计算机没有正确的数据，它根据它可以破译的数据创建了一个模式。机器学习需要大量数据才能正常工作。 由于机器学习是未来的潮流，因此参加数据科学家训练营对于职业转变者 玻利维亚手机号码列表 和高级技能人员来说都是一个好主意。拥有数据科学结业证书可以为未来的雇主提供额外的价值，而机器学习领域的数据科学家的工作岗位每天都在增加。 关于机器学习的许多误解 机器学习很强大，但你在数据科学家训练营中学到的第一件事就是计算机不是水晶球。人们对机器学习有很多误解，但最流行的谬论是，人们只是认为他们有足够的数据来进行准确的预测，但实际上他们没有。为了使机器学习正常工作，必须有一个大的标签集。 有效机器学习的下一个障碍是将所有数据转换为计算机可以读取的格式。将所有信息整合到一个可以输入机器的算法中需要花费大量的工作。 为什么机器学习现在才开始流行？ 还记得年的太空漫游吗？这只是少数使用机器学习作为其情节一部分的电影之一。



有人说，最近对机器学习的兴趣只是一种时尚，但专家却认为并非如此。美妙之处在于，曾经被认为是未来主义的事情现在可以轻松完成。唯一的限制是一个人的想象力和缺乏机器学习科学的培训。 根据《福布斯》杂志发表的一篇文章，自 年以来，数据科学家的角色增长了 650% 以上。目前，拥有这些技能的人只有大约 30,000 人，而有数百家公司正在寻找接受过机器学习教育的人才。 许多公司正在使用机器学习，因为这可以让他们处于更好的位置，并让他们比竞争对手更具优势。人们看到了好处，但不知道其背后是什么。机器学习在微软、亚马逊、苹果、Facebook 和谷歌等公司中很常见。对于那些想要将自己投资于有价值的职业的人来说，他们应该考虑到机器学习通常会带来舒适的薪酬方案。 要获得这笔钱需要工作。您必须擅长数学，并且在投入机器学习之前必须进行适当的培训。教机器人识别感情、面孔和笔迹可能具有挑战性，因此您需要接受适当的培训。例如，如果您正在使用面部识别软件训练机器，并且仅向其提供西班牙裔面孔的图片，那么它可能无法识别其他种族。