机器学习 - 结论

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  简述

  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来执行人类大脑可以做的活动的技术，尽管它比普通人更快更好。今天我们已经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，机器可以被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。如果您有较少的数据量和明确标记的训练数据，请选择监督学习。无监督学习通常会为大型数据集提供更好的性能和结果。如果您可以轻松获得大量数据集，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，当涉及到您自己的机器学习模型的开发时，您查看了各种开发语言、IDE 和平台的选择。您需要做的下一件事是开始学习和练习每种机器学习技术。题目浩大，就意味着有宽度，但如果考虑深度，每个题目都可以在几个小时内学会。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在其中实施算法。这是开始学习机器学习的最佳方式。一次练习一个主题，很快你就会获得机器学习专家最终需要的宽度。

  祝你好运！