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Machine Learning は、学習しているマシンを意味し、自動データ分析の方法です。コンピュータがデータを分析し、そのデータからモデルを自動的に構築できるのは科学です。マシンはデータをフィードしてより正確な予測を行い、それに応じて行動することができます。
マシンラーニングとは
マシンラーニングは常に存在しています。単純なパターン認識アルゴリズムを覚えていますか？これらのアルゴリズムは機械学習の基礎となりました。今日の世界では、より信頼性の高い正確な結果を生成する、より複雑なデータ解析アルゴリズムを簡単に見つけることができます。
これらの複雑なアルゴリズムは、一度プログラミングすると、それ以上のプログラミングを必要としません。彼らは彼らに提供されたデータに基づいて自分自身に適応し、教えることができます。自走車を考えると、フードの下に実装された機械学習アルゴリズムは、自動車が自ら学習し決定を下すことができることを保証する。より多くの車が運転され、より正確で正確な判断が下されるようになりました。また、データセキュリティとマルウェア検出が主な用途です。最新のアンチウィルスソリューションは、さまざまなユーザーの使用方法から学び、より大きな持続可能なソフトウェアを作成して、大きなセキュリティ上の抜け道を閉鎖する傾向があります。
機械学習アルゴリズムの主要な使用分野について説明している、この興味深いフォーブスの記事をチェックしてください。
学習の仕方「機械学習」？
コンピュータとテクノロジーの専門家によれば、機械学習は今後最も必要な分野です。また、データエンジニアは、従来のソフトウェア開発者/エンジニアよりも優れた支払いを受けています。もしあなたとあなたがあなたのクラスの統計王になっていれば、大きなデータの興味があれば。あるいは、この分野のエンジニアリングは直感的に見えるかもしれませんが、あなたはそれからキャリアを作り出すことができます。
始めに、非常に基本的なコンピュータサイエンスに精通する必要があります。基本的なコンピュータサイエンスは、世界中のほとんどのカレッジの最初の年に教えられます。しかし、あなたがフィールドをコンピュータサイエンスに変えてしまったり、大学でコンピュータを勉強していないだけなら、基本的なコンピュータプログラミングをチェックする必要があります。私はいつでもハーバードのCS50をお勧めします。 EDxのオンラインコースでは無料で利用でき、有料の証明書も選択できます。
基礎を習得したら、静的、微積分およびその他の数学分野を進める必要があります。今、実際の機械学習アルゴリズムを学ぶ時が来ます。 Darshan Hedgeからこの記事を読むことをお勧めします。彼はNVIDIAの機械学習エンジニアで、現在はOttoと仕事をしています。この記事では、マシンラーニングエンジニアになるためのステップバイステップの手順について説明しました。
機械学習と人工知能
機械学習は通常、人工知能
と混同されますが、機械学習人工知能のサブセットです。人工知能（Artificial Intelligence）は、コンピュータとマシンがタスクを実行するという広い概念です。 Xavier AmatriainのQuoraの回答を引用したいと思います。 機械学習は人工知能への特別なアプローチです。 AIにとって最も成功したアプローチを私に証明していることは事実です。しかし、私は答えには同意しません：それは "唯一の"アプローチではありません。
例えば、AIを使っていると自称している自家用車の中には、ほとんど機械学習ではなく、ほとんどがルールベースのシステムを使用しています。
それは、私は今日、ほとんどのAIアプリケーションが、まもなく実際にMLを使用している、またはすぐにMLを使用することに同意するでしょう。
Microsoft Azure Machine Learning
AzureはMicrosoftが提供するクラウドサービスです。強力なマシン学習アプリケーションを構築し、導入することができます。予測分析を使用して未来的な状況を報告するアプリケーションを作成することです。データに基づいて、アプリケーションは次のエラーと困難な状況を予測できます。ここで使用されている複雑なアルゴリズムは、Xbox、CortanaなどのMicrosoft製品にも属しています。 Microsoft Azure Machine Learning Studioに無料で登録するか、多くの機能を含む9.99ドル/月のパッケージを選択することができます。
機械学習は非常に面白いフィールドです。あなたがデータを愛するとしたら、間違いなくMachine Learningが大好きです。この記事のさまざまな場所で私がリンクしたすべての記事をチェックしてください。彼らは確かにあなたに感銘を与え、この興味深い科学についてもっと読むよう動機づけるでしょう。