机器学习的基本概念、流程以及流行的学习工具

机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习和做出决策或预测。机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

监督学习是通过标记的数据集进行训练，学习输入和输出之间的映射关系;无监督学习是通过无标签的数据集发现隐藏的模式或结构;强化学习通过与环境交互并接收奖励或惩罚的反馈来学习策略。机器学习的流程包括数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估和模型部署。

机器人与人类互动 人机交互

对于初学者来说，需要掌握统计学、线性代数、微积分和编程等基础知识，并通过实际项目应用来获得实践经验。同时要保持好奇心和持续学习，并与其他数据科学家建立联系和合作。

流行的机器学习库和工具

有许多工具和库可用于简化机器学习过程。一些流行的 ML 库包括:

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个广泛使用的机器学习 Python 库，为数据预处理、模型选择、训练和评估提供简单高效的工具。它支持各种监督和无监督学习算法，以及用于模型选择和超参数调整的工具。

TensorFlow

TensorFlow 是 Google 开发的用于数值计算和大规模机器学习的开源库。它在深度学习中特别受欢迎，深度学习是机器学习的一个子领域，专注于多层神经网络。

Keras

Keras 是一种高级神经网络 API，用 Python 编写，可以在 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit 或 Theano 之上运行。它旨在实现深度学习模型的快速实验，其用户友好的界面使其成为初学者的理想选择。

PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习库，它允许动态计算图，使其比 TensorFlow 更灵活、更容易调试。它因其简单性、性能和易用性而受到欢迎。

SAS Viya

SAS Viya 是一款用于数据管理、高级分析和预测建模的综合软件套件。它是金融、医疗保健和零售等各个行业中最古老、使用最广泛的统计软件包之一。SAS 提供了广泛的机器学习算法和数据预处理技术库，以及用户友好的界面，可供初学者和经验丰富的数据科学家使用。虽然 SAS 不像上述其他库那样开源，但它仍然是优先考虑稳定性、支持和可扩展性的组织中的流行选择。

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