机器学习——概念

本文介绍了机器学习的相关内容,包括使用 jupyterlab 学习,其是可集代码、图像等为一体的可视化分析工具。阐述了机器学习能解放生产力,如用于智能客服、量化投资、医疗等。还列举了其在挖掘预测、图像、自然语言处理等领域的应用场景。

机器学习的大概概念 你们可以上百度查找—https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/217599?fr=aladdin

 

我当初学机器学习的时候用的是 jupyterlab

安装 jupyterlab

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyterlab

Jupyther notebook(曾经的Ipython notebook),是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处,实现可读性及可视化分析的工具,支持多种编程语言

这相当于一个编辑器

 

机器学习是从 数据 自动分析获得规律(模型) ,并利用规律 对未知数据进行预测

 

 

机器学习的作用

解放生产力:

    • 智能客服:不知疲倦24小时小时作业
    • 量化投资:避免更多的编写策略、交易人员
    • 医疗:帮助医生辅助医疗

机器学习应用场景

机器学习的应用场景非常多,可以说渗透到了各个行业领域当中。医疗、航空、教育、物流、电商等等领域的各种场景。

  • 用在挖掘、预测领域:

    • 应用场景:店铺销量预测、量化投资、广告推荐、企业客户分类、SQL语句安全检测分类…
  • 用在图像领域:
    • 应用场景:街道交通标志检测、图片商品识别检测等等
  • 用在自然语言处理领域:

    • 应用场景:文本分类、情感分析、自动聊天、文本检测等等

当前重要的是掌握一些机器学习算法等技巧,从某个业务领域切入解决问题。

 

 

如果有同学对这方面感兴趣的话  可以到网上买一些相关的书籍 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/bo686/p/10807253.html

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