机器学习 - 结论

本教程向您介绍了机器学习。现在，您知道机器学习是一种训练机器执行人脑可以执行的活动的技术，尽管比普通人更快、更好。今天，我们看到机器可以在国际象棋、AlphaGO 等被认为非常复杂的游戏中击败人类冠军。您已经看到，机器可以经过训练在多个领域执行人类活动，并可以帮助人类过上更好的生活。

机器学习可以是有监督的或无监督的。如果您的训练数据量较少且标记清晰的数据，请选择监督学习。对于大型数据集，无监督学习通常会提供更好的性能和结果。如果您有大量可用的数据集，请选择深度学习技术。您还学习了强化学习和深度强化学习。您现在知道什么是神经网络、它们的应用和局限性。

最后，在开发自己的机器学习模型时，您考虑了各种开发语言、IDE 和平台的选择。接下来您需要做的就是开始学习和练习每种机器学习技术。学科广阔，意味着有宽度，但如果考虑深度，每个主题几个小时就可以学会。每个主题都是相互独立的。您需要一次考虑一个主题，学习它，练习它，并使用您选择的语言实现其中的算法。这是开始学习机器学习的最佳方式。一次练习一个主题，很快您就会获得机器学习专家最终所需的宽度。

祝你好运！