1、机器学习入门与实战指南

机器学习入门与实战指南

1. 机器学习的浪潮

2006 年，Geoffrey Hinton 等人发表了一篇论文，展示了如何训练一个能够以先进精度（超过 98%）识别手写数字的深度神经网络。他们将这种技术命名为“深度学习”。深度神经网络是对人类大脑皮层的一种（非常）简化模型，由多层人工神经元堆叠而成。当时，训练深度神经网络被广泛认为是不可能的，大多数研究人员在 20 世纪 90 年代末就放弃了这个想法。这篇论文重新唤起了科学界的兴趣，不久之后，许多新论文表明，深度学习不仅是可行的，而且能够取得其他机器学习（ML）技术无法企及的惊人成就（借助强大的计算能力和大量数据）。这种热情很快蔓延到了机器学习的许多其他领域。

大约十年后，机器学习征服了各个行业：它是当今高科技产品中许多神奇功能的核心，为网页搜索结果排序、为智能手机的语音识别提供支持、推荐视频，甚至在围棋比赛中击败了世界冠军。不知不觉中，它还将为你的汽车驾驶提供支持。

2. 机器学习在项目中的应用

自然地，你会对机器学习感到兴奋，并希望加入这个领域！也许你想为自己制作的机器人赋予自主思考能力，让它能够识别面部，或者学会四处走动。又或许你的公司拥有大量数据（用户日志、财务数据、生产数据、机器传感器数据、热线统计数据、人力资源报告等），如果你知道从哪里入手，很可能会挖掘出一些隐藏的宝藏。借助机器学习，你可以实现以下目标，甚至更多：
- 对客户进行细分，并为每个群体找到最佳的营销策略。
- 根据相似客户的购买行为为每个客户推荐产品。
- 检测哪些交易可能存在欺诈行为。
- 预测明年的收入。

无论出于何种原因，你已经决定学习机器学习并将其应用到项目中，这是