机器学习理论与实践：1. 从零开始构建自己的机器学习平台；

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着人工智能技术的发展，在日益增长的数据量、复杂度和计算需求的驱动下，机器学习（ML）已经成为当今最热门的技术领域之一。由于 ML 的复杂性及其应用场景的多样化，使得 ML 有着丰富而广泛的领域、方法和模型。本文将从基础理论、模型评估指标、监督学习、无监督学习、强化学习、GAN、注意力机制、深度学习等多个方面，全面剖析机器学习的主要算法，并结合开源框架 Keras 来实现一个简单但功能完整的机器学习平台。文章将帮助读者理解机器学习的概念，掌握机器学习的基本技能，也可供 AI 项目组、数据科学家参考。

2.背景介绍

什么是机器学习？

机器学习（ML）是通过训练算法、模拟或数据中发现模式、并利用所发现的模式解决特定任务的一类技术。机器学习通常可以分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习是在给定输入-输出对的情况下进行训练，学习如何映射输入到输出。例如，图像分类就是一个典型的监督学习任务。无监督学习则是不受任何输入-输出对限制的学习过程。例如，聚类分析是一个典型的无监督学习任务。除此外，还有半监督学习，即同时拥有标签信息和未标记数据。另外，还有一些其他类型的学习如强化学习和生成式 Adversarial Networks (GAN)。

为什么要用机器学习？

关于为什么要用机器学习，我认为以下四点是非常重要的原因：

1. 数据规模越来越大：由于数据量的爆炸式增长，各种各样的数据集、海量的数据需要进行有效的处理。而机器学习正好提供了一种有效的方式来处理这些海量数据。
2. 模型越来越复杂：