摘要
前期回顾：
机器学习与连续流连载系列丨使用康宁反应器集成在线光谱，通过半监督机器学习识别化学反应式计量和动力学模型
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本期亮点
本期将对机器学习做一次全面感性认识:
什么是机器学习？
机器学习的工作流程是怎样的？
机器学习有几种类型？
机器学习也有局限性？
机器学习（Machine Learning, ML）作为人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个分支，正在逐渐改变我们与技术的互动方式。本文将探讨机器学习的核心概念、工作流程、类型、优势与局限。
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在回答机器学习前，先回到人类的学习，什么叫做学习或者学会了？简而言之就是发现规律，能根据已有情况，寻找规律，解决新问题。
“过拟合”，打个比方就像某学生做大量题，他死记硬背，只会做已经做过的相同的题，遇到相同知识基础的新题（稍微变化一下）就不会解答，也就是“泛化能力”差。
比如某某学生在模拟考试中，考试成绩好，到了正式考试时，成绩不理想，很多家长认为没有考试运。当然这个有很多原因，比如考试时紧张，身体出现不适等，但有个原因就是其“泛化能力”差，模拟考是他做过的题，没有从中“泛化”出规律去解答新题。
机器学习类似人类学习，根据大量题型总结规律，根据规律去解决新问题。
人工智能先驱Arthur Samuel，在1950年代将“机器学习”定义为，“使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习的研究领域”。
Nvidia认为“机器学习最基本的是使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的事物做出决定或预测。”
传统编程
机器学习
传统编程需要写好严格的详细的程序指令，根据输入数据得到输出结果。其难度在于程序的编写，有时不能覆盖某些新情况。比如做馒头，写好买1kg白面粉，和面加入X kg水，捏好形状，放入蒸笼蒸X分钟。如果遇到了玉米粉，它就不会做玉米馒头了。
机器学习是通过算法和大量的做馒头的书籍介绍等，总结出通用规律，这样遇到玉米粉也能输出相应做玉米馒头的步骤。所以机器学习难在解析数据结构，发现规律。
机器学习的工作流程包括以下几个关键步骤：
数据收集：从不同来源收集数据，如音乐录音、患者病史或照片。
数据准备：清洗数据、去除错误，并进行格式化，使其适合计算机处理。
选择和训练模型：根据任务选择合适的机器学习模型，并开始训练过程。
模型优化：通过调整参数或设置来提高模型的准确性。
模型评估：使用未包含在训练数据中的新数据来测试模型的泛化能力。
模型部署：将训练和评估好的模型用于对新数据进行预测或识别模式。
机器学习模型主要分为四种类型：
监督学习：使用带有明确描述或标签的训练数据，算法在“监督者”的帮助下学习。监督学习就像做题，有答案和目标可以参照。
无监督学习：使用未标记的训练数据，目的是在没有具体指导的情况下发现数据中的模式、结构或关系。
半监督学习：严格意义上来说不算独立分类，顾名思义就是有一部分有明确描述的数据来训练。例如上篇文章提到的半监督学习。就是先做一部分给答案的题，然后根据规律去做另一半没有答案的题目。
强化学习：计算机程序通过与环境的交互来学习，通过试错来确定在特定情境下的最佳行动。
优势
数据处理能力：机器学习能够处理大量数据，并自行发现模式和进行预测。
灵活性：机器学习模型可以适应新数据，并随着时间的推移不断提高准确性。
自动化：机器学习模型消除了手动数据分析和解释的需要，实现了决策自动化。
局限
过拟合和泛化问题：机器学习模型可能过于适应训练数据，导致无法泛化到未见过的例子。
可解释性：一些机器学习模型像“黑箱”一样运作，即使是专家也无法解释它们的决策或预测。
算法偏差：由于训练数据可能包含人类的偏见，这可能导致算法偏差，产生不公平的结果。
