[阿里云-机器学习PAI快速入门与业务实战 ]课时1-机器学习背景知识以及业务架构介绍
- 什么是机器学习?
机器学习指的是机器通过统计学算法,对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型,利用经验模型指导业务。
- 目前机器学习主要在一下一些方面发挥作用:
- 营销类场景:商品推荐、用户群体画像、广告精准投放
金融类场景:贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测、黄金价格预测
SNS关系挖掘:微博粉丝领袖分析、社交关系链分析
文本类场景:新闻分类、关键词提起、文章摘要、文本内容分析
非结构化数据处理场景:图片分类、图片文本内容提取OCR
其它各类预测场景:降雨预测、足球比赛结果预测
当然,机器学习的应用范围和领域非常广泛,不可能全部穷举,还有更广阔的空间需要开发者去探索。
- 机器学习算法分类
- 监督学习:逻辑回归、线性回归、随机森林……(含有目标列,有想要预测的目标)
- 无监督学习:K-Means……(没有目标列只有特征列的算法)
- 半监督学习:标签传播聚类……(只有部分数据的目标队列)
- 机器学习业务架构体系
- 推荐学习材料:《机器学习实践》、《统计学习方法》、吴恩达的机器学习相关课程
- 推荐实验环境:机器学习PAI https://data.aliyun.com/product/learn
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