作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)
1.簡(jiǎn)介
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是一個(gè)正在蓬勃發(fā)展的新領(lǐng)域，它可以用來解決復(fù)雜的問題、提升產(chǎn)品的性能、改善用戶體驗(yàn)等方面的應(yīng)用場(chǎng)景。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，越來越多的公司和個(gè)人將人工智能（AI）技術(shù)納入到自己的產(chǎn)品或服務(wù)中，實(shí)現(xiàn)更加智能化、自動(dòng)化的決策系統(tǒng)。但是，如何正確地構(gòu)建一個(gè)高效且可靠的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，對(duì)于部署并運(yùn)維這樣的AI產(chǎn)品至關(guān)重要。本文作者結(jié)合自己的實(shí)際工作經(jīng)歷，從頭到尾詳細(xì)闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，以及應(yīng)當(dāng)考慮的一些關(guān)鍵因素，希望能夠幫助讀者快速理解并掌握如何構(gòu)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。
2.概念術(shù)語說明
2.1 概念介紹 首先，我們需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念做簡(jiǎn)單的介紹。什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？
機(jī)器學(xué)習(xí)，也稱為“智能學(xué)習(xí)”，是在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式并利用這些模式對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或者決策的算法，其目的是使計(jì)算機(jī)具備自主學(xué)習(xí)能力，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和處理。機(jī)器學(xué)習(xí)可以分成監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)三個(gè)子類。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-719362.html
監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）：又稱為有監(jiān)督學(xué)習(xí)。在這種情況下，訓(xùn)練數(shù)據(jù)既包括輸入特征X和目標(biāo)輸出Y，同時(shí)還有一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的評(píng)估函數(shù)f，用來衡量模型對(duì)當(dāng)前輸入特征的預(yù)測(cè)精度。監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)就是找到一個(gè)模型f，這個(gè)模型能夠?qū)θ我饨o定的輸入X預(yù)測(cè)出一個(gè)精確的輸出Y。例如，假如我們要識(shí)別一張圖像里是否有貓。此時(shí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括許多照片，其中包括有貓的圖片和沒有貓的圖片；目標(biāo)輸出是{1, 0}，其中1表示有貓，0表示沒有貓；評(píng)估函數(shù)則用準(zhǔn)確率（precision）表示，即分類器正確文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-719362.html
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