机器学习

如果你对人工智能和机器学习感兴趣，而且正在积极地规划着自己的程序员职业生涯，那么你肯定面临着一个问题：你应该学习哪些编程语言，才能真正了解并掌握 AI 和机器学习？

人工智能和机器学习如今一直在改变着我们的世界，2020年发生的冠状病毒疫情为这两种技术带来了新的机会和紧迫性，预计在2021年将会有更大的发展。疫情显然已经成为一种催化剂，从产品创新到消费者偏好，影响了从办公室到远程工作的业务发展。随着人们在未来一年不断适应，将会看到人工智能和机器学习技术在2021年的五个发展趋势……

机器学习中的数据偏差是一种错误，其中数据集的某些元素比其他元素具有更大的权重和或表示。有偏见的数据集不能准确地表示模型的用例，从而导致结果偏斜，准确性水平低和分析错误。

深度学习是机器学习的一个子领域，属于人工智能(AI)和物联网(IoT)。然而，如果没有深度学习的应用，自动化和智能就不会达到今天的水平。例如，人工智能在制造业已经取得了长足的进步，比如预测性维修技术。然而，受益于深度学习应用的并非只有这个行业。

人工智能(AI)和机器学习(ML)不仅提供了与早期技术进步相同的漏洞和错误配置机会，也有其独特的风险。随着企业开始进行以人工智能为动力的数字化转型，这些风险可能会变得更大。

机器学习如今已经成为一种众所周知的创新技术。一项研究发现，人们目前使用的设备中有77％正在使用机器学习（ML）技术。通过采用亚马逊Alexa、Google Home、Netflix等智能设备，人工智能服务正在为组织提供行业领先的创新解决方案。

我将机器学习算法视为瑞士军刀。 有许多不同的算法。 某些任务需要使用特定的算法，而某些任务可以使用许多不同的算法来完成。 性能可能会根据任务和数据的特征而变化。在本文中，我将分享16个技巧，我认为这些技巧将帮助您更好地理解算法。 我的目的不是要详细解释算法如何工作。 我宁愿提供一些有关它们的提示或细节。

任何有效的机器学习管道都是数学、代码和数据的交叉。每一项只有和另一项在一起时才会有效果。如果你的数据质量很差，那么无论你的数学计算多么优雅或代码多么高效都没用。如果你的数据质量最高，但你的数学计算错误，那么你的结果可能会不是很好，甚至会更糟，造成伤害。如果你的数据和数学都是世界级的，但是你的代码效率很低，那么你将无法获得扩展带来的好处。

本文将探讨如何将人工智能(AI)和机器学习(ML)整合到网络安全当中。随着网络攻击在性质和目标上变得越来越多样化，网络安全人员是否有正确的可见性来确定如何解决漏洞是至关重要的，而人工智能将可以帮助提出人类无法单独解决的问题。

半监督学习 (SSL) 是一种非常有趣的方法，用来解决机器学习中缺少标签数据的问题。SSL利用未标记的数据和标记的数据集来学习任务。SSL的目标是得到比单独使用标记数据训练的监督学习模型更好的结果。这是关于半监督学习的系列文章的第2部分，详细介绍了一些基本的SSL技术。