机器学习从科幻小说中的幻想发展到一个可靠而多样化的业务工具，它放大了业务运营的多个元素.
它对企业绩效的影响可能是如此重大，以至于在许多领域和行业中都需要实施机器学习算法来保持竞争力.
实施 machine learning 在商业运作中是一个战略性的步骤，需要大量的资源. Therefore, 重要的是要了解你想让ML为你的特定业务做什么，以及不同类型的ML算法能带来什么样的好处.
In this article, 356体育官方网站将介绍机器学习算法的主要类型, 解释每一个的目的, 看看有什么好处.
机器学习算法的类型
算法包括监督和无监督学习系统，以及强化和半监督机器学习技术.
监督学习算法
监督学习算法是那些涉及直接监督操作(提示标题)的算法. In this case, 开发人员标记样本数据语料库，并设置算法运行的严格边界.
这是机器学习的一种顺从版本:
- 你选择什么样的信息输出(样本)来“馈送”算法;
- 希望得到什么样的结果(例如“是/否”或“真/假”).
从机器的角度来看，这个过程或多或少变成了一个“连接点”的例行公事.
监督学习的主要目的是扩大输入数据的范围，并对不可用数据进行预测, 基于标记样本数据的未来或不可见数据.
监督机器学习包括两个主要过程:分类和回归.
- Classification 输入的数据是否基于过去的数据样本进行标记，并手动训练算法来识别某些类型的对象并相应地进行分类. 系统必须知道如何区分不同类型的信息, 执行一个光学字符, image, 或二进制识别(以“是”或“否”的方式判断某位数据是否符合特定要求).
- Regression 识别模式和计算连续结果的预测的过程吗. 系统必须理解这些数字, their values, 分组(例如, heights and widths), etc.
最广泛使用的监督算法是:
- Linear Regression
- 后勤回归
- Random Forest
- 梯度增强树
- 支持向量机(SVM)
- Neural Networks
- Decision Trees
- Naive Bayes
- Nearest Neighbor
监督学习算法用例
最常用的领域 监督式学习 算法是销售、零售商业和股票交易中的价格预测和趋势预测. In both cases, 算法使用传入的数据来评估可能性并计算可能的结果.
最好的例子是销售支持平台 Seismic and Highspot 使用这种算法来呈现各种可能的场景以供考虑.
监督学习的商业案例 method 将广告技术操作作为广告内容交付序列的一部分. 监督学习系统的作用是评估广告空间的可能价格及其价值 实时竞价流程 同时也要将预算支出控制在特定的限制范围内(例如, 单次购买的价格范围和一定时期的整体预算).
无监督学习算法
无监督学习 是否不涉及对开发者的直接控制. 如果监督机器学习的要点是你知道结果，需要整理新数据, 然后，在无监督学习算法的情况下，期望的结果是未知的，尚未被定义.
两者之间的另一个巨大区别是监督学习只使用标记数据, 而无监督学习则依赖于未标记的数据.
无监督机器学习算法用于:
- 探索信息的结构;
- 提取有价值的见解;
- detecting patterns;
- 将这一点落实到运营中，以提高效率.
换句话说，就是无监督学习 techniques 通过筛选和理解信息来描述信息.
无监督学习算法应用以下技术来描述数据:
- Clustering: 它是对数据的探索，用于将其划分为有意义的组(i.e.基于它们的内部模式，而不需要事先了解组凭据. 凭据由单个数据对象的相似性以及它们与其他数据对象的不同之处定义(这也可用于检测异常)。.
- 降维: 传入的数据中有很多杂音. 机器学习算法使用降维来去除这种噪声，同时提取相关信息.
应用最广泛的算法有:
- k-means clustering
- t-SNE (t-分布式随机邻居嵌入)
- 主成分分析
- Association rule
无监督学习算法的用例
数字营销和广告技术是无监督学习发挥最大效果的领域. In addition to that, 该算法通常用于探索客户信息，并相应地调整服务.
问题是，在传入的数据中有很多所谓的“已知的未知”. 业务操作的有效性取决于理解未标记数据并从中提取相关见解的能力.
无监督算法装备了现代数据管理. At the moment, Lotame and Salesforce 最先进的数据管理平台是否实现了这一点 机器学习系统.
As such, 无监督学习可用于基于特定凭证(可以是行为数据)识别目标受众群体, 个人资料的要素, 特定的软件设置或其他). 该算法可用于开发更有效的广告内容定位，也可用于识别活动表现中的模式.
半监督机器学习算法
半监督学习算法代表了监督算法和非监督算法之间的中间地带. 从本质上讲，半监督模型将两者的某些方面结合成一个独立的东西.
以下是半监督算法的工作原理:
- 半监督机器学习算法使用有限的标记样本数据集来塑造操作的需求(即.e., train itself).
- 这种限制导致了部分训练过的模型，该模型稍后获得标记未标记数据的任务. 由于样本数据集的局限性，结果被认为是伪标记数据.
- Finally, 结合标记数据集和伪标记数据集, 它创造了一种独特的算法，结合了有监督学习和无监督学习的描述和预测方面.
半监督学习使用分类过程来识别数据资产，并使用聚类过程将其分组为不同的部分.
半监督机器学习用例
Legal and 医疗保健行业, among others, 管理网页内容分类, image, 在半监督学习的帮助下进行语音分析.
在网页内容分类的情况下, 半监督学习应用于爬行引擎和内容聚合系统. In both cases, 它使用大量的标签来分析内容并以特定的配置排列内容. 然而，这个过程通常需要人工输入进一步分类.
一个很好的例子是 uClassify. 这个类别的另一个众所周知的工具是 GATE (文本工程通用架构).
In the case of 图像和语音分析, 该算法基于样本语料库进行标记，以提供具有连贯转录的可行图像或语音分析模型. 例如，它可以是核磁共振或CT扫描. 使用一小组示例扫描, 有可能提供一个连贯的模型，能够识别图像中的异常.
强化学习算法
强化学习代表了通常被理解为机器学习的人工智能.
In essence, 强化学习就是开发一个自我维持的系统, 在连续的尝试和失败序列中, 基于标记数据的组合以及与传入数据的交互来改进自身.
强化ML使用了一种叫做探索/开发的技术. 游戏机制很简单——动作发生, 观察结果, 下一个操作考虑第一个操作的结果.
强化学习算法的中心是执行特定任务时出现的奖励信号. 在某种程度上，奖励信号是强化算法的导航工具. 他们让它理解正确和错误的行动方针.
奖励信号有两种主要类型:
- 积极的奖励信号鼓励持续表现特定的行动序列
- 负奖励信号惩罚执行某些活动，并敦促纠正算法以停止受到惩罚.
然而，奖励信号的功能可能因信息的性质而异. 因此，奖励信号可以根据操作的要求进一步分类. 总的来说，系统试图最大化正面奖励，最小化负面奖励.
最常见的强化学习算法包括:
- Q-Learning
- 时间差(TD)
- 蒙特卡罗树搜索
- 异步参与者-评论家代理(A3C)
强化机器学习算法用例
强化机器学习适用于可用信息有限或不一致的情况. In this case, 算法可以根据与数据和相关过程的交互形成其操作过程.
现代npc和其他电子游戏大量使用这种类型的机器学习模型. 强化学习为AI对玩家行动的反应提供了灵活性，从而提供了可行的挑战. For example, 碰撞检测功能使用这种类型的ML算法在移动的车辆和人 Grand Theft Auto series.
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自动驾驶汽车也依赖于强化学习算法. 例如，如果自动驾驶汽车(Waymo, 例如)检测道路左转-它可能会激活“左转”场景等等.
这种强化学习变体最著名的例子是 AlphaGo 他与世界上排名第二的围棋选手正面交锋，并通过计算当前棋盘位置的行动顺序击败了他.
另一方面，营销和广告技术运营也使用强化学习. 这类机器学习算法可以做出来 重新定位目标操作 通过密切适应用户行为和周围环境，在传递转换方面更加灵活和高效.
此外，强化学习用于放大和调整自然语言处理(NLP)和聊天机器人的对话生成:
- 模仿输入消息的样式
- 做出更吸引人、信息量更大的回答
- 根据用户的反应找到相关的回应.
随着的出现 Google DialogFlow 这样的机器人更像是用户体验的挑战，而不是技术上的壮举.
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As you can see, 不同类型的机器学习算法解决不同类型的问题. 不同算法的组合使得一种能力能够处理各种各样的任务，并从各种信息中提取有价值的见解.
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