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機器學習的層次都包括什么？
2019-04-24
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人工智能的火熱格外吸引人們的眼光，我們在學習人工智能的時候還會接觸到很多關于機器學習的相關知識。當然，我們在學習機器學習的時候需要對機器學習的學習有一個合理的安排，并且知道各個階段機器學習的學習目標。在這篇文章中我們就給大家介紹一下機器學習的層次，希望這篇文章能夠幫助到大家。


1.機器學習的層次

首先我們給大家介紹一下機器學習的層次，學習機器學習的結構化方法分為四個能力層次，分別是初學者、新手、中級、高級。這四個層次是根據他們面臨的問題和他們擁有的學習目標來界定的。反過來，每個級別都有一套不同的活動來追求他們的目標。那么自學機器學習中每個層次面臨的問題都是什么呢？


2.機器學習各個層次中容易出現的問題

初學者面臨的問題有很多，主要的困惑是機器學習是什么。淹沒于海量的信息之中。對所提供的大部分信息的中未明確假定的先驗知識感到沮喪。其次我們就給大家說一下新手遇到的問題，那就是算法的數學描述所困擾。努力將機器學習應用到實際問題上，缺乏尋找問題的能力。而中級面對的方法就是對介紹性的材料感到無聊?？释嗟募毠澓透畹南敕??？释故静⑼苿铀麄兊闹R和技能。高級面對的問題就是癡迷于從系統和解決方案中獲得最大收益。尋求更大的貢獻的機會。激發了突破界限的靈感。由此可見，我們都要注意好自己每一個層次的問題。


3.每個層次的學習目標

初學者的學習目標就是建立一個明確的基礎，并準備開始進入這個領域。新手的學習目標就是應用機器學習的開發與實踐。中級的學習目標就是深入了解算法，問題和工具。高級的學習目標就是拓展某個領域如算法，問題和工具等。


4.自學機器學習需要注意什么？

那么自學需要學習什么呢？初學者主要就是學習發現機器學習的“Whys”、明確那些可能會對你產生阻礙的自身限制、探討該領域的基礎定義和概念。新手主要就是學習應用機器學習過程中的步驟、通過應用機器學習的步驟去了解足夠的工具和庫的細節(基本熟悉工具和庫)、練習通過使用應用機器學習解決端到端問題。中級就是對算法，問題和工具進行小調查、通過參加機器學習的相關比賽以提高自己的應用機器學習的技能。高級就是以結構化的方法開發算法，問題和工具的擴展、為社區做貢獻。


在這篇文章中我們給大家介紹了有關機器學習的層次知識，我們在學習機器學習的時候需要對自己的實際情況進行定位，然后進行合理的規劃，這樣我們才能有個清晰的目標和路線，以幫助我們更好地掌握機器學習的各個知識點。


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