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在一个日益由数据和自动化驱动的世界里，机器学习是一条回报丰厚、利润丰厚的职业道路。对机器学习技能的需求猛增，世界经济论坛预测，从 2023 年到 2027 年，对人工智能和机器学习专家的需求将增长 40%。这一激增凸显了专业人士和爱好者深入机器学习领域的相关性和紧迫性。

本文将概述如何开始机器学习——从您需要学习的关键技能和技术到专门的机器学习学习计划和您可以获得的认证。

什么是机器学习？
我们有一篇完整的文章专门探讨什么是机器学习。然而，从本质上讲，机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个分支，专注于构建从数据中学习的系统。

通过识别海量数据集中的模式，机器学习算法无需明确编 印度尼西亚赌博数据 程即可做出预测或决策，从而执行特定任务。这种能力将机器学习与传统软件区分开来，传统软件的结果由一组规则预先确定。常见的机器学习应用包括自动驾驶汽车、自动信用评分，甚至还有 ChatGPT 等生成式人工智能工具。

人工智能、机器学习和深度学习之间的区别
数据和人工智能的世界充满了术语和缩略词，如果你关注过这个领域，你可能会看到“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”等词被互换使用。在我们讨论如何开始你的机器学习之旅之前，有必要更详细地定义这些术语。我们有一篇完整的文章探讨了人工智能、机器学习和深度学习之间的区别，但总结如下：

人工智能代表着一种更广泛的概念，即能够以我们认为“智能”的方式执行任务的机器。在这种情况下，简单的计算器可以看作是人工智能的一种形式。您还可以阅读我们的人工智能学习指南以了解更多信息。
机器学习是人工智能的一个分支，它涉及算法，使计算机能够从数据中学习并做出基于数据的决策。一个很好的例子是根据客户的购买行为对他们进行聚类。
进一步缩小范围，深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络（因此称为“深度”）来分析数据中的模式，模仿人类大脑的学习方式。深度学习是大众媒体中人工智能令人赞叹的结果的功臣。ChatGPT 和自动驾驶汽车就是深度学习应用的例子。
比较不同的行业术语

监督学习与无监督学习的区别
随着你对机器学习的深入了解，你可能会听到其他术语“监督学习”和“无监督学习”——它们指的是机器学习和深度学习中的不同范式。让我们在下面解开它们：

监督学习：机器学习的一种范例，其中算法学习输入数据和我们要建模的结果之间的关系，算法能够根据新的输入数据预测结果。一个很好的例子是信用评分模型算法，当使用信用违约客户的财务数据进行训练时，它可以更好地预测未来谁可能违约。
无监督学习：机器学习的一种范例，其中算法学习输入数据之间的相似性并相应地对其进行分组。一个很好的例子是客户细分算法，它根据客户的购买和人口统计特征对客户进行聚类。