當今機器學習是乙個非常熱門的話題，每個人都在談論機器學習，並討論它如何在他們的業務或職業生涯中發揮作用。 機器學習是一種資料分析方法，可以使分析模型建立自動化。它是人工智慧的乙個分支，其基礎是機器應該能夠通過經驗學習和適應。
機器學習的型別
監督學習
無監督學習
強化學習
建立良好的機器學習系統需要什麼？
機器學習專案生命週期
它基本上包含3個團隊一起工作：
第一資料科學家獲取並轉換資料建立乙個深刻的理解，使他們能夠建立乙個模型：
一旦選擇了該模型，運營工程師就可以在生產環境中部署和設定監控和管理：
對這種已部署模型的程式設計訪問由開發人員將**嵌入**中，將其轉換為可從外部世界訪問的api：
這些api可以從外部世界訪問。例如，microsoft 認知服務有乙個開放的vision api。微軟已將基於機器學習，全球最領先的人工智慧技術通過簡單、易用的服務和 api 開發出來。微軟認知服務使自然的人機互動變為可能，為你的應用增加前所未有的使用者體驗。現在你就可以在你的應用中接入這些智慧型，把你的想法變成現實。微軟認知服務包涵的智慧型 api 讓你僅用幾行**就可以借助強大的演算法開發應用程式
機器學習概覽
當今機器學習是乙個非常熱門的話題，每個人都在談論機器學習，並討論它如何在他們的業務或職業生涯中發揮作用。機器學習是一種資料分析方法，可以使分析模型建立自動化。它是人工智慧的乙個分支，其基礎是機器應該能夠通過經驗學習和適應。機器學習的型別 監督學習 無監督學習 強化學習 建立良好的機器學習系統需要什麼...
機器學習概覽
什麼是機器學習？機器學習是基於歷史資料，從中學習和一種滿足業務的模型，然後用這個模型去 類似模型資料的事件。機器學習的應用場景 1.事物存在某種潛在規律 2.某些問題難以使用普通程式設計解決 3.有大量資料可以使用 機器學習的分流程 機器學習的演算法分類 按輸出空間劃分 1.分類問題 2.回歸問題 ...
機器學習 概覽
型別 目的演算法 監督學習 結果 分類，回歸 非監督學習 發現潛在結構 聚類，降維 強化學習 長期利益最大化，回報函式 馬爾科夫決策，動態規劃 邏輯回歸 lr logistic regression 支援向量機 svm support vector machine knn k nearest nei...