为什么要学习机器学习

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为什么从机器学习开始？

人工智能简单理解就是由人类制造出的机器所表现出的智能，并以此指使机器像人一样决策，它的范围非常广、分支众多（比如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等等）。

机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，它是实现人工智能最重要的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法。

另外，目前十分火热的深度学习是一种实现机器学习的技术，也是机器学习的一个分支。

从这些关系表征了一个实事，机器学习就是人工智能的核心。

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机器学习是个啥？

机器学习的核心就是数据，算法（模型），算力（计算机运算能力）。

机器学习的过程就是将从输入的数据集（称为样本或训练数据）中学习，利用不同的算法识别出数据中的内在联系并建立一个数学表示模型，最后我们就可以利用这个模型对后续相同类型的数据源进行预测或决策，从而实现机器的智能。

举一个电商推荐系统为例进行说明，系统的目的是给不同的用户推荐适合他们的商品。

那么首先需要收集用于分析的数据集，可以利用用户历史购物的记录进行构造，比如包括用户基本信息，如性别、年龄、区域、消费能力，购买商品的记录等等，这些基本信息都是与用户购物行为存在一定的内在联系的，这个就是数据获取的过程。

第二步是对数据进行一定的预处理；第三步使用学习算法对数据进行学习，也就是模型训练的过程；第四步是对训练好的模型进行验证，使其预测的准确性达到我们的预定目标；最后就可以使用这个模型来进行后续的预测分析了。

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学习前的准备工作

• 掌握一门机器学习的工具语言——python

机器学习常用语言：python、Go、R等。

为什么推荐python作为机器学习的工具语言呢？我想不用我说大家也都了解，现在python是真的火。

但究其本身，可能有以下几点原因：

• 简单，很快就能上手

• 实用，符合工具语言的基本要求

• 拥有丰富的工具库，几乎所有我们所能遇到的功能需求，都已经有前人实现好了，我们只需要像搭积木一样随取随用，节省了大量时间，使我们能够更加关注业务本身。
  

  
  

• python已经成为行业主流。
  

  
  

python该怎么学呢？我认为对于没有编程经验的同学，先掌握基本语法即可，边学边练边积累，千万不要捧着一本大书硬着头皮啃。

Python的一些常用库了解就行，会用一些基本 *** 作，API不用记，因为也记不住，现查现用就行。

• 环境配置

这里我强烈建议大家使用anaconda进行环境配置。

anaconda是一个开源的Python发行版本，它会自动帮我们安装、配置好python环境变量，还会给我们自动安装一大堆python常用的工具包，为我们省去很多后期安装的麻烦。

除此之外，它还自动给我们安装了一个网页版的NoteBook工具，这个后面会说。

官方网站：https://www.anaconda.com/

大家也可以到清华大学的开源软件镜像站去下载，地址如下：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

最后，再说一下我们机器学习所使用的开发环境。

这里我推荐使用NoteBook，anaconda安装完毕后，会自动给我们安装好NoteBook，它的好处以及基本的使用方法到网上一搜一大堆，这里我就不再详细说了，大家可以自行了解一下。

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总结

本节课程主要介绍了以下内容：

（1）介绍了机器学习与人工智能之间的关系

（2）简单介绍了什么是机器学习

（3）介绍了正式开始学习机器学习前需要做的一些准备工作

AI自研社是一个专注人工智能、机器学习技术的公众平台，目前已发表多篇连载文章，对机器学习领域知识按照由浅入深进行详细的讲解，其中包含了大量实例及代码参考，对学习交流有很大帮助，欢迎大家关注。