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# 機器學習技術
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建立、使用和維護機器學習模型及其所需數據的過程，與許多其他開發工作流程有很大的不同。在本課程中，我們將揭開這個過程的神秘面紗，並概述您需要了解的主要技術。您將：
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- 理解機器學習背後的高層次流程。
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- 探索基本概念，例如「模型」、「預測」和「訓練數據」。
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## [課前測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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[](https://youtu.be/4NGM0U2ZSHU "機器學習入門 - 機器學習技術")
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> 🎥 點擊上方圖片觀看本課程的短視頻。
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## 簡介
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從高層次來看，創建機器學習（ML）流程的技術包括以下幾個步驟：
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1. **確定問題**。大多數機器學習流程始於提出一個無法通過簡單的條件程序或基於規則的引擎回答的問題。這些問題通常圍繞基於數據集合的預測。
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2. **收集和準備數據**。為了回答您的問題，您需要數據。數據的質量以及有時候數量將決定您能多好地回答最初的問題。可視化數據是此階段的重要方面。此階段還包括將數據分為訓練組和測試組以建立模型。
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3. **選擇訓練方法**。根據您的問題和數據的性質，您需要選擇如何訓練模型以最好地反映您的數據並進行準確的預測。這是機器學習流程中需要特定專業知識且通常需要大量實驗的部分。
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4. **訓練模型**。使用您的訓練數據，您將使用各種算法訓練模型以識別數據中的模式。模型可能利用內部權重，這些權重可以調整以優化某些數據部分，從而建立更好的模型。
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5. **評估模型**。使用從收集的數據集中從未見過的測試數據來檢查模型的性能。
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6. **參數調整**。根據模型的性能，您可以使用不同的參數或變量重新進行過程，這些參數或變量控制用於訓練模型的算法行為。
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7. **預測**。使用新的輸入測試模型的準確性。
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## 提出問題
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電腦特別擅長發現數據中的隱藏模式。這種能力對於研究人員來說非常有用，尤其是當他們面臨無法輕易通過條件規則引擎回答的問題時。例如，針對精算任務，數據科學家可能能夠手工製作規則來分析吸煙者與非吸煙者的死亡率。
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然而，當涉及到許多其他變量時，機器學習模型可能更有效地根據過去的健康歷史預測未來的死亡率。一個更愉快的例子可能是根據包括緯度、經度、氣候變化、靠近海洋、噴流模式等數據，為某地四月的天氣進行預測。
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✅ 這份[幻燈片](https://www2.cisl.ucar.edu/sites/default/files/2021-10/0900%20June%2024%20Haupt_0.pdf)提供了使用機器學習進行天氣分析的歷史視角。
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## 建模前的任務
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在開始建立模型之前，您需要完成幾項任務。為了測試您的問題並根據模型的預測形成假設，您需要識別並配置幾個元素。
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### 數據
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為了能夠有一定的確定性回答您的問題，您需要足夠數量且類型正確的數據。在這個階段，您需要完成以下兩件事：
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- **收集數據**。記住上一課中關於數據分析公平性的內容，謹慎收集您的數據。注意數據的來源、可能存在的固有偏差，並記錄其來源。
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- **準備數據**。數據準備過程包括多個步驟。如果數據來自不同來源，您可能需要整理並標準化它。您可以通過各種方法提高數據的質量和數量，例如將字符串轉換為數字（如我們在[聚類](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)中所做的）。您可能還會基於原始數據生成新數據（如我們在[分類](../../4-Classification/1-Introduction/README.md)中所做的）。您可以清理和編輯數據（如我們在[Web App](../../3-Web-App/README.md)課程之前所做的）。最後，根據您的訓練技術，您可能還需要隨機化並打亂數據。
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✅ 在收集和處理數據後，花點時間檢查其形狀是否能幫助您解決預期問題。可能數據在您的任務中表現不佳，正如我們在[聚類](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)課程中所發現的！
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### 特徵和目標
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[特徵](https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/an-introduction-to-variable-and-feature-selection)是數據的一個可測量屬性。在許多數據集中，它通常以列標題的形式表達，例如「日期」、「大小」或「顏色」。特徵變量通常在代碼中表示為`X`，代表用於訓練模型的輸入變量。
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目標是您試圖預測的事物。目標通常在代碼中表示為`y`，代表您試圖從數據中回答的問題：在十二月，哪種**顏色**的南瓜最便宜？在舊金山，哪些街區的房地產**價格**最好？有時目標也被稱為標籤屬性。
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### 選擇特徵變量
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🎓 **特徵選擇與特徵提取** 如何在建立模型時選擇變量？您可能需要通過特徵選擇或特徵提取的過程來選擇最合適的變量以構建性能最佳的模型。然而，它們並不完全相同：「特徵提取通過原始特徵的函數創建新特徵，而特徵選擇返回特徵的子集。」（[來源](https://wikipedia.org/wiki/Feature_selection)）
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### 可視化數據
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數據科學家工具包中的一個重要方面是使用一些優秀的庫（如Seaborn或MatPlotLib）來可視化數據的能力。以可視化方式表示數據可能幫助您發現可以利用的隱藏相關性。您的可視化還可能幫助您發現偏差或數據不平衡（如我們在[分類](../../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)中所發現的）。
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### 分割數據集
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在訓練之前，您需要將數據集分為兩個或更多不等大小的部分，這些部分仍然能很好地代表數據。
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- **訓練**。數據集的這部分用於訓練模型。這部分通常佔原始數據集的大部分。
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- **測試**。測試數據集是獨立的數據組，通常從原始數據中獲得，用於確認已建立模型的性能。
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- **驗證**。驗證集是一個較小的獨立數據組，用於調整模型的超參數或架構以改進模型。根據數據的大小和您提出的問題，您可能不需要建立這第三部分（如我們在[時間序列預測](../../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)中所提到的）。
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## 建立模型
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使用您的訓練數據，您的目標是使用各種算法建立模型，或數據的統計表示，並對其進行**訓練**。訓練模型使其接觸數據，並讓其對發現的模式進行假設、驗證並接受或拒絕。
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### 決定訓練方法
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根據您的問題和數據的性質，您將選擇一種訓練方法。瀏覽[Scikit-learn的文檔](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html)——我們在本課程中使用它——您可以探索多種訓練模型的方法。根據您的經驗，您可能需要嘗試幾種不同的方法以建立最佳模型。您可能會經歷一個過程，數據科學家通過向模型提供未見過的數據來評估其性能，檢查準確性、偏差和其他質量下降問題，並選擇最適合當前任務的訓練方法。
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### 訓練模型
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有了訓練數據，您就可以「擬合」它來創建模型。您會注意到，在許多機器學習庫中，您會看到代碼`model.fit`——此時您將特徵變量作為值數組（通常是`X`）以及目標變量（通常是`y`）傳入。
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### 評估模型
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一旦訓練過程完成（對於大型模型，可能需要多次迭代或「epoch」），您將能夠使用測試數據評估模型的質量，以衡量其性能。這些數據是原始數據的一部分，模型之前未曾分析過。您可以打印出關於模型質量的指標表。
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🎓 **模型擬合**
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在機器學習的背景下，模型擬合指的是模型的底層函數在分析其不熟悉的數據時的準確性。
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🎓 **欠擬合**和**過擬合**是常見問題，會降低模型的質量，因為模型要麼擬合得不夠好，要麼擬合得太好。這會導致模型的預測要麼過於貼合，要麼過於偏離其訓練數據。過擬合模型因為過於熟悉數據的細節和噪音而對訓練數據預測得過於準確。欠擬合模型則不夠準確，既無法準確分析其訓練數據，也無法準確分析其未見過的數據。
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> 信息圖由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 提供
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## 參數調整
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完成初步訓練後，觀察模型的質量，並考慮通過調整其「超參數」來改進它。閱讀更多相關內容[在文檔中](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters?WT.mc_id=academic-77952-leestott)。
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## 預測
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這是您可以使用全新數據測試模型準確性的時刻。在「應用」機器學習設置中，當您構建網頁資產以在生產環境中使用模型時，此過程可能涉及收集用戶輸入（例如按下按鈕）以設置變量並將其發送到模型進行推斷或評估。
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在這些課程中，您將學習如何使用這些步驟來準備、建立、測試、評估和預測——這些都是數據科學家的手勢，隨著您的進步，您將成為「全棧」機器學習工程師。
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## 🚀挑戰
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繪製一個反映機器學習實踐者步驟的流程圖。您認為自己目前處於哪個步驟？您預測在哪些方面會遇到困難？哪些看起來比較容易？
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## [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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## 回顧與自學
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在線搜索數據科學家討論其日常工作的訪談。這裡有一個[例子](https://www.youtube.com/watch?v=Z3IjgbbCEfs)。
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## 作業
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[訪問一位數據科學家](assignment.md)
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**免責聲明**：
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