为您的企业介绍机器学习

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融入新技术是许多组织的优先事项之一。其中的挑战之一是我们必须解决其利用不足的问题，了解其应用范围以及它能为业务带来的优势，并指导其他员工实施创新项目。 例如，了解人工智能的工作原理是将其成功应用于任何领域并利用其潜力的第一步：从改进流程到新的商机。 为此，知识工程研究所（IIC）首席数据科学家Álvaro Barbero在APD举办的Tech For Business课程第三期中介绍了不同的概念并分享了一些真实的用例。这是一门了解击败围棋冠军、Facebook 翻译器或一些自动驾驶汽车的算法基础的课程。 机器学习系统如何工作？ 人工智能通过示例进行学习。相反，成千上万的例子是机器学习系统的基础。这些模型不需要直接规则或特定编程，而是使用反映我们想要解决的问题的数据。 有了这些信息，他们将做出预测或决定。因此，这些模型将适用于任何拥有必要数据的行业的企业。

数据在机器学习中的重要性 如 塞内加尔电话号码表 果不准备数据，机器学习项目就无法启动，这是一个花费最多时间的阶段。处理数据、消除旧的、不完整的或错误的数据至关重要，因为它是模型学习的信息。 在审查数据后，将它们组织起来以促进机器学习。具体来说，给出的数据反映了针对特定变量做出的决策。也就是说，模型使用系统的输入和输出对进行训练，然后模型必须自动做出决策的示例。该模型将发现数据之间不明显的模式和关系来做出决策。从技术上讲：该模型将是一个灵活的函数，根据配置的参数，当接收到相同的输入时将生成不同的输出。 在训练阶段，系统将使用给定信息测试和更改这些参数，以确定需要什么样的组合才能做出适当的决策。 做好准备后，您可以问自己：根据客户过去的支出，他们将在我的产品上花费多少钱？如果我收集并准备正确的数据，模型就会做出预测。 然而，系统可能会做得太过分，并记住数据和示例。



在这种情况下，称为“过度拟合”，当不同的客户到达时，他们不知道该怎么做并犯错误。为了选择正确的模型，需要执行验证过程，其中仅使用部分数据来创建模型，并保存其余数据以对其进行测试，即查看其工作原理并进行调整。 创建机器学习系统并不包括创建单个模型，而是必须对其进行测试，使其适应每个组织的真实数据，并使用新信息进行更新，以便解决当前的问题。 机器学习中的黑盒模型 正如我们所看到的，机器学习系统基于大量良好的数据和根据示例创建的模型。然而，生成的函数可能非常复杂，以至于我们常常无法解释它。因此，它们有时被称为“黑匣子模型”。 获得模型的方式在很多方面与经典统计相似，尽管它的工作原理相反。这些不是从数据证实的假设开始，而是直接用于确定每种情况下哪些是适当的决策。也就是说，我们从想要自动化的任务或业务流程的数据开始，以便算法确定什么类型的受众将购买产品。