何為機器學習算法？

學習進行預測

雖然 ML 算法可以認識函數，但是他們主要目的是預測在方程中新增變數後數據如何受到影響。這些估算可能有錯，因為機器僅可以使用為其提供的數據。

機器學習函數經過最佳化可以降低這些預測中的錯誤率。一段時間後，算法將縮減誤差，變得更精準。

函數中的多樣性

各種機器學習算法對函數及其表示方法有不同的假定。因此，您需要將不同算法套用至 ML 問題，直到找到結果最精確的一個。

如何從零起點建立機器學習算法

建立函數的機器學習算法需要時間和精力，但是一旦您掌握了編寫自己的算法相關的細節，這種投入的回報也是很豐厚。

如果您想要從零建立機器學習算法，我們推薦使用現有的神經網路作為基礎，遵循下面的簡單步驟：

了解算法

首先，您需要決定要創建哪些類型的機器學習算法。選擇了 ML 算法類型後，請熟悉其結構、功能和局限。

大量研究

接下來，是看書（或者 YouTube）學習時間了。您將找到大量線上和線下資訊。

教科書之類的有形資源很不錯，可以提供有關算法的高深數學知識。但是，如果您想要易於擷取的內容和實操實例，我們建議觀看教程視頻或者查看與此類似的部落格貼文。

化繁為簡

建立自己的機器學習算法看起來讓人望而卻步。但是，您可以先將大問題劃分為小問題，讓您的任務更易於管理。

因此，不要企圖一次性完全建立整個算法，而是一次解決一部分。例如，在您進行數據集訓練之前，確保算法可以讀取數據集。這意味著教算法如何處理空值或類別數據。漸進法可以讓過程更加易於理解，還防止之後的長時間偵錯。

從簡單入手

選擇一個簡單的小數據集在算法中執行。這樣，可以輕鬆地手動將其輸入算法程式碼中。我們建議使用 NAND 閘，這是開發人員創建數位裝置時常用的邏輯閘。

測試算法

在對算法進行簡單測試並最佳化之後，為其提供更大的真實世界數據集。返回並且根據需要進行調整以降低誤差。如果可能，使用所建立的 ML 系統分析好的數據，這樣您可以評估新算法的準確率。

全程記錄

最後，寫下您在此過程期間學到的一切內容。這樣做將幫助您更好了解什麼發揮作用，以及您如何在未來簡化流程。

優勢與劣勢

ML 算法有許多優勢和劣勢。讓我們探究這其中部分優勢和劣勢，以便您更好了解何時使用以及如何使用機器學習。

關鍵優勢

1. 一旦寫入算法，就無需或幾乎不需要人的介入。 您的機器學習算法投入使用後，它們無需團隊的不斷輸入，就可以改進分析功能，進行預測。
2. 趨勢和模式是容易發現的。 ML 算法擅於發現消費者行為的模式和趨勢，例如電子商務購物習慣，並且不需要付出人力。
3. 算法在執行時不斷改進。 隨著時間推移，機器學習算法透過引用歷史數據，將變得更高效和精確。
4. 能夠處理複雜數據。 ML 算法可以處理多維度數據，表明它們可以處理包括大量變數的海量數據集。
5. 您可以將他們套用至許多服務。 ML 算法可以用於從醫療保健到電子商務的很多產業。

潛在的劣勢

1. 訓練和學習需要大量數據。 機器學習算法需要巨量的高品質、無偏見數據來學習和改進。
2. 需要長期花費大量時間來執行。 您必須為 ML 算法留有時間去擷取、分析以及從數據中學習。您還需要投入大量計算資源讓技術變得有效。
3. 結果可能很難解釋。 如果您想要 ML 算法產生易於理解的結果，您必須為目標使用案例選擇合適的公式。
4. 機器學習很容易出錯。 雖然 ML 算法可自動執行，但是他們極其容易出錯，尤其是您使用的算法類型錯誤或者提供了品質不高的數據時。

在認識到機器學習算法的缺點之後，您需要了解如何恰當使用這變革技術對您的業務數據進行可行動的預測。

機器學習算法有哪些類型？

監管學習

藉助監管學習，您為機器學習算法提供了包括輸入和輸出的標記數據集。該算法的任務是找到函數或方法，以使用提供的輸入獲取想要的輸出。

每一輪測試之後，您可以糾正已知錯誤，這樣算法可以從錯誤中吸取經驗。

半監管學習

在半監管學習期間，您將向算法提供標記和非標記資訊。標記數據包括協助算法了解數據的標籤，而非標記數據不包括任何標籤。

透過混合非標記和標記數據，您教會算法分析非結構化的資訊。

鞏固學習

鞏固學習使用嚴格控制的流程加快學習過程。您必須向機器學習算法提供一套詳盡的參數、動作以及可擴充的數據表示法 (EDN) 值。

此方法需要的人力輸入最多，但是在教會算法使用試錯分析流程降低錯誤方面效率很高。

非監管學習

非監管學習中，您向算法輸入非標記數據，允許其自由確定數據集之間的關係和關聯。由機器學習算法對大量數據集進行獨立篩選。

何為機器學習進化算法？

機器學習進化算法是計算機應用程式，其模擬生物的行為解決複雜問題。它們依賴突變、重組以及再生之類的機制。

傳統的 ML 算法依賴試錯，而進化算法使用自然選擇之類的流程。

在每一輪分析之後，進化算法消除預測清單中的「弱」解決方案，保留「強」解決方案。此流程目標是識別哪些動作將最可能帶來想要的輸出。

機器學習進化算法提供重要的業務優勢，包括：

• 增加解決任何問題的靈活性
• 最佳化程度更高，可審查任何可能行動
• 提供數量不限的解決方案，解決各種潛在問題

進化算法是使用許多變數審查複雜增加集的最佳工具。進一步了解機器算法以及其與人工智慧的不同之處。

當前流行的機器學習算法

目前有許多不同的機器學習算法，但是以下是最常見的算法：

• 線性回歸： 線性回歸統計模型讓您可以預測自變量和因變量之間的連結。例如，您可以使用線性回歸模型預測增加點按付費行銷預算將如何影響銷售機會、互動或者 ROI（投資報酬率）。
• 邏輯回歸： 此統計模型用於估算二進位，如 0 或 1。邏輯回歸可以協助您預測指定事件發生的可能性。
• K 近鄰 (KNN) 算法： KNN 算法用於解決回歸或分類的問題。用於分類時，KNN 算法將透過對鄰居投票，分類新的增加點。新案例將指定給具有更多共性的群組。
• 決策樹算法： 這是使用最廣泛的算法，其可以協助數據科學家對問題分類。該算法根據關鍵自變量或屬性將數據集劃分為若干同類群組。然後，該算法將群組繪製成一個圖表，像一棵倒立的大樹。

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