本文站長之家主要為大家介紹機器學習的基本概念和流程，並推薦一些流行的機器學習庫和工具。
機器學習是人工智能的一個子領域，它使計算機能夠在沒有明確編程的情況下學習和做出決策或預測。機器學習分為監督學習、無監督學習和強化學習三種類型。
監督學習是通過標記的數據集進行訓練，學習輸入和輸出之間的映射關係;無監督學習是通過無標籤的數據集發現隱藏的模式或結構;強化學習通過與環境交互並接收獎勵或懲罰的反饋來學習策略。機器學習的流程包括數據收集、數據預處理、模型選擇、模型訓練、模型評估和模型部署。
對於初學者來說，需要掌握統計學、線性代數、微積分和編程等基礎知識，並通過實際項目應用來獲得實踐經驗。同時要保持好奇心和持續學習，並與其他數據科學家建立聯繫和合作。
流行的機器學習庫和工具
有許多工具和庫可用於簡化機器學習過程。一些流行的 ML 庫包括:
Scikit-learn
Scikit-learn 是一個廣泛使用的機器學習 Python 庫，為數據預處理、模型選擇、訓練和評估提供簡單高效的工具。它支持各種監督和無監督學習算法，以及用於模型選擇和超參數調整的工具。
TensorFlow
TensorFlow 是 Google 開發的用於數值計算和大規模機器學習的開源庫。它在深度學習中特別受歡迎，深度學習是機器學習的一個子領域，專註於多層神經網絡。
Keras
Keras 是一種高級神經網絡 API，用 Python 編寫，可以在 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit 或 Theano 之上運行。它旨在實現深度學習模型的快速實驗，其用戶友好的界面使其成為初學者的理想選擇。
PyTorch
PyTorch 是 Facebook 開發的開源深度學習庫，它允許動態計算圖，使其比 TensorFlow 更靈活、更容易調試。它因其簡單性、性能和易用性而受到歡迎。
SAS Viya
SAS Viya 是一款用於數據管理、高級分析和預測建模的綜合軟件套件。它是金融、醫療保健和零售等各個行業中最古老、使用最廣泛的統計軟件包之一。SAS 提供了廣泛的機器學習算法和數據預處理技術庫，以及用戶友好的界面，可供初學者和經驗豐富的數據科學家使用。雖然 SAS 不像上述其他庫那樣開源，但它仍然是優先考慮穩定性、支持和可擴展性的組織中的流行選擇。
