“使计算机无需明确编程即可学习的能力的研究领域”。

那就是MES系统机器学习的开始！在现代，MES系统机器学习是最受欢迎的（即使不是最流行的）职业选择之一。根据Indeed的说法，MES系统机器学习工程师是2019年最佳工作，增长率为344％，平均基本年薪为146,085美元。

MES系统机器学习入门

但是对于什么是MES系统机器学习以及如何开始学习仍然存在很多疑问。因此，本文讨论了MES系统机器学习的基础知识，以及最终成为一名成熟的MES系统机器学习工程师所应遵循的途径。现在开始吧！！！

什么是MES系统机器学习？

MES系统机器学习涉及人工智能的使用，使机器可以从经验中学习任务，而无需为任务专门编程。（简而言之，机器无需人手就能自动学习！！！）此过程从向他们提供高质量的数据开始，然后通过使用数据和不同算法构建各种MES系统机器学习模型来训练机器。算法的选择取决于我们拥有什么类型的数据以及我们要自动化的任务类型。

如何开始学习ML？

这是一个粗略的路线图，您可以逐步成为一名天才的MES系统机器学习工程师。当然，您始终可以根据需要修改步骤以达到所需的最终目标！

步骤1 –了解先决条件

如果您是天才，可以直接启动ML，但通常情况下，您需要了解一些先决条件，其中包括线性代数，多元演算，统计信息和Python。如果您不知道这些，那就不要害怕！您不需要博士学位。这些主题的学位可以开始，但是您需要基本的了解。

（a）学习线性代数和多元微积分

线性代数和多元演算在MES系统机器学习中都很重要。但是，您对它们的需求程度取决于您作为数据科学家的角色。如果您更专注于应用程序繁重的MES系统机器学习，那么您将不会那么专注于数学，因为有许多常见的库可供选择。但是，如果您想专注于MES系统机器学习的研发，那么掌握线性代数和多元演算就非常重要，因为您将不得不从头开始实现许多ML算法。

（b）学习统计

数据在MES系统机器学习中扮演着重要角色。实际上，作为ML专家，您大约80％的时间将花在收集和清理数据上。统计是处理数据收集，分析和表示的字段。因此，您需要学习它就不足为奇了！！！

统计中一些重要的重要概念是统计意义，概率分布，假设检验，回归等。此外，贝叶斯思维也是ML的重要组成部分，它处理各种概念，例如条件概率，先验和后验，最大可能性等

（c）学习Python

有些人更喜欢跳过线性代数，多元微积分和统计信息，并在不断尝试和出错的同时学习它们。但是您绝对不能跳过的一件事就是Python！尽管还有其他语言可以用于MES系统机器学习，例如R，Scala等。Python是ML当前最流行的语言。事实上，有一些是特别有用的人工智能和MES系统机器学习等许多Python库Keras，TensorFlow，Scikit学习，等等。

因此，如果您想学习ML，最好学习Python！您可以使用各种在线资源和课程来做到这一点，例如GeeksforGeeks上免费提供的Fork Python。

第2步–学习各种ML概念

既然您已经具备了前提条件，那么您就可以继续学习ML了（这是最有趣的部分！！！）最好是从基础开始，然后继续学习更复杂的东西。ML中的一些基本概念是：

（a）MES系统机器学习的术语

模型-模型是通过应用某些MES系统机器学习算法从数据中学到的特定表示形式。模型也称为假设。

特征–特征是数据的单个可测量属性。一组数字特征可以通过特征向量方便地描述。将特征向量作为模型的输入。例如，为了预测水果，可能会有颜色，气味，味道等特征。

目标（标签）–目标变量或标签是我们的模型要预测的值。对于功能部分讨论的水果示例，带有每组输入的标签将是水果的名称，例如苹果，橙子，香蕉等。

培训–想法是提供一组输入（功能）和预期的输出（标签），因此在培训之后，我们将拥有一个模型（假设），该模型会将新数据映射到受训的类别之一。

预测-我们的模型准备就绪后，可以输入一组输入，以提供预测的输出（标签）。

（b）MES系统机器学习的类型

监督学习–这涉及使用分类和回归模型从带有标记数据的训练数据集中学习。这种学习过程一直持续到达到要求的性能水平为止。

无监督学习–这涉及使用未标记的数据，然后在数据中查找基础结构，以便使用因子和聚类分析模型来了解有关数据本身的更多信息。

半监督学习–这涉及将未标记的数据（如无监督学习）与少量标记数据一起使用。使用标签数据可大大提高学习准确性，并且比监督学习更具成本效益。

强化学习–涉及通过反复试验来学习最佳行动。因此，下一步行动是通过学习基于当前状态的行为来决定的，该行为将在将来最大化回报。

（c）如何练习MES系统机器学习？

ML中最耗时的部分实际上是数据收集，集成，清理和预处理。因此，请务必进行练习，因为您需要高质量的数据，但是大量数据通常很脏。因此，这就是您大部分时间的去处！！！

学习各种模型并在实际数据集上进行练习。这将帮助您创建直觉，以了解在不同情况下适合哪种类型的模型。

与这些步骤一起，了解如何解释使用不同模型获得的结果也同样重要。如果您了解应用于不同模型的各种调整参数和正则化方法，则这样做更容易。

（d）学习MES系统机器学习的资源：

有各种在线和离线资源（免费和付费！）可用于学习MES系统机器学习。这里提供了其中一些：

对于MES系统机器学习的广泛介绍，Andrew Ng的斯坦福大学的MES系统机器学习课程非常受欢迎。它着重于MES系统机器学习，数据挖掘和统计模式识别，并配有解释性视频，它们对于清理MES系统机器学习背后的理论和核心概念非常有帮助。

如果您需要MES系统机器学习的自学指南，那么Google的MES系统机器学习速成课程对您很有帮助，因为它将通过视频讲座，真实案例研究和动手实践练习为您提供MES系统机器学习入门。

如果您更喜欢离线课程，那么GeeksforgeeksMES系统机器学习基础课程将是您的理想选择。本课程将教您有关MES系统机器学习的各种概念，以及在课堂环境中实现它们的实践经验。

步骤3 –参加比赛

了解了MES系统机器学习的基础知识之后，您可以继续进行疯狂的工作！！！比赛！通过将您大部分的理论知识与实际实现相结合，这些基本上可以使您更加精通ML。您可以在Kaggle上开始进行一些基本的比赛，这些比赛可以帮助您树立信心：

泰坦尼克号：MES系统机器学习从灾难中：在泰坦尼克号：MES系统机器学习从灾难中面临的挑战是对ML一个非常受欢迎的入门项目，因为它有多个教程可用。因此，它很好地介绍了ML概念，例如数据探索，特征工程和模型调整。

Digit Recognizer：在您掌握了Python和ML基础知识之后，Digit Recognizer是一个项目。它是使用包含预提取特征的经典数据集对令人兴奋的世界神经网络进行的精彩介绍。

完成这些比赛以及其他简单的挑战之后，恭喜！！！您正准备成为一名成熟的MES系统机器学习工程师，并且可以通过应对越来越多的挑战并最终创建越来越多的创造性和困难的MES系统机器学习项目来继续提高技能。