机器学习教程
机器学习是人工智能的一个子集，它涉及算法、统计模型和分析。传统上，机器被设计为遵循给定的特定指令，不具备做出决策的能力。机器学习通过能够分析、预测或分类各种数据来达到最佳解决方案，从而改变了这一点。机器学习使系统能够根据过去交互过程中收集的数据做出具有统计意义的决策。机器学习为系统随着时间的推移获得智能的可能性让路。
为什么我们需要机器学习
在数字时代，数据是大量可用的。对于涉及模式识别或保留前一次交互中的一块内存的给定问题，传统的编程方法并不是最好的解决方案。当试图更新以适应新的需求时，它变得复杂而混乱。传统的编程方法无法处理各种各样的数据，而使用机器学习，数据总是越多越好，随着我们生成的大量数据，现在可以使用最先进的神经网络模型进行简单的模式识别。
让我们举一个例子，看看我们几乎每隔一天都会做的一些最常见的事情，比如点食物、杂货甚至衣服。所有这些现在只需点击一下，就可以通过机器学习找到模式、行为，并从中学习，而无需明确编程。
机器学习的应用
ML技术的出现彻底改变了我们的生活。它们融入了我们的日常生活，以至于我们大部分时间都依赖它们来完成任务。我们大多数人无法想象没有智能手机的生活主要是由机器学习驱动的。从解锁手机到使用安装的各种社交媒体和电子商务应用程序，都在经过严格训练的复杂神经网络上运行，让我们能够无缝使用。
在不断进步的世界中，机器学习因其改进和在竞争对手中脱颖而出而被多个行业认可。金融、零售、医疗保健、交通等行业利用机器学习接触更多人，并通过考虑他们的好恶与他们建立个性化的联系。
IBM、谷歌、微软、英特尔、苹果、特斯拉、Facebook、Netflix、Instagram等顶级公司有效地利用机器学习进行可靠、快速和有效的商业决策。
Img:机器学习的各种应用
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机器学习的先决条件
机器学习所能实现的最酷的东西吸引着这个领域的每一个人。但我们没有注意到的是，在后台有很多东西使由ML驱动的应用程序成功。机器学习是关于你如何与机器沟通以完成工作。
熟练使用Python或R这两种脚本语言都很重要。与人们普遍认为的相反，一个人不需要成为一名公认的数学家或统计学家就可以开始机器学习。然而，基本的工作知识是必须的，Python和R等编程语言中的预定义库可以很好地完成这项工作。此外，还需要去除分析技能的锈，因为在构建成功的ML模型时，80%的时间都用于分析和选择正确的数据类型。
目标受众
机器学习教程主要面向研究生和在职专业人士，如分析师、数据科学家或开发人员，他们被认为对计算机科学的基础知识有一定的先验知识。然而，观众不必仅限于这些人。任何人只要具备基本的分析和编程技能，再加上正确的态度和决心，都可以成为机器学习的高手。
