机器学习、物联网、深度学习、自然语言处理、人工智能、云计算、大数据和预测分析等新技术正在印度产生巨大影响。虽然这些领域创造了大量的就业机会，但这些新技术也正在取代传统和枯燥的人类工作。因此，对新一代来说，理解新技术、新术语，并意识到未来就业所需的技能是非常重要的。这篇文章是初学者指南机器学习，人工智能，东西互联网（物联网），自然语言处理（NLP），深度学习，大数据分析和区块链．另外，我也列出了一些最佳的在线课程和硕士课程（美国和加拿大）用于数据科学，机器学习，统计数据，IOT和大数据分析．
机器学习入门指南，人工智能，物联网(IoT)，自然语言处理(NLP)，深度学习，大数据分析，区块链
表的内容
什么是机器学习？
机器学习是一个应用计算机科学和统计学原理创建统计模型的研究领域，用于未来预测(基于过去的数据或大数据)和识别(发现)数据中的模式。机器学习本身就是一种人工智能，它可以让软件应用程序在不经过明确编程的情况下更准确地预测结果。
的基本目标机器学习是构建可以接收输入数据的算法和使用统计信息，以预测可接受范围内的输出值。它提供了自动获得深度洞察，识别未知模式的能力，并从数据中创建高执行预测模型，所有这些都不需要显式编程。机器学习可以应用于检测欺诈性信用卡交易或预测定价。
机器学习算法可以分为监督型、半监督型和无监督型。监督式算法要求人类提供关于预测准确性的反馈以及输入和期望输出。无监督算法不需要任何训练或人工参与。他们使用一种被称为深度学习的迭代方法(这篇文章后面会解释）审查数据并得出结论。了解每一台工程师应该理解的十大现代机学习算法．
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什么是人工智能(AI)?
人工智能计算机科学是计算机(及其系统)发展成功完成复杂任务的能力的一个研究领域，这些任务通常需要人类的智能，如视觉感知、语音识别、决策和语言之间的翻译。换句话说，人工智能关注的是解决对人类来说很容易但对计算机来说很难的任务。
虽然人工智能通常集中在编程计算机上进行决策，但机器学习强调对未来的预测。如果您使用涉及人类类似行为的智能计划，它可以是人工智能。但是，如果参数不会自动从数据中自动学习（或派生），则它不是机器学习。
按伯纳尔马尔，通常似乎互换使用AI和ML。但是，它们并不相同。人工智能是更广泛的机器概念，能够以我们认为“智能”的方式进行任务。虽然，机器学习是目前基于AI的应用程序，以至于我们应该真正能够为计算机提供数据并让他们为自己学习。了解更多人工智能与机器学习之间的差异．
什么是自然语言处理（NLP）？
人工智能的核心目标之一是自然语言处理．NLP是计算机科学的一个领域，是人工智能和计算语言学的交叉。NLP是一种处理大型自然语言语料库的编程计算机。简单地说，NLP涉及对书面语言的智能分析。
例如，您已经用纯文本写了很多数据。NLP技术可以为您揭示它的见解。这些见解通常包括情感分析，信息提取，信息检索，搜索等.NLP通常处理研究论文，博客，社交媒体饲料短信（包括表情）;它不处理图像。
什么是深入学习？
深度学习是人工智能的另一个方面，它与人类用于获取特定类型知识的学习方法相匹配。换句话说，深度学习是一种自动化预测分析的方法。与NLP不同，深度学习算法并不只处理文本。深度学习涉及数学建模，它可以被认为是某种类型的简单块的组成，其中一些块可以被调整，以更好地预测最终结果。
“深度”这个词的意思是，在一个越来越复杂的层次结构中，有许多这样的块堆叠在一起。输出是通过一种叫做反向传播的方法产生的，它包含在一个叫做梯度下降的更大的过程中，允许你改变参数以改进你的模型。了解更多人工智能、机器学习、自然语言处理和深度学习之间的差异．
让我们走一点。传统的机器学习算法是线性的。深入学习算法堆叠在增加复杂性的层次结构中。想象一下，一个婴儿试图了解一只狗是通过将手指指向物体的东西。父母要么说“是的，那是一只狗”或“不，那不是狗”。由于宝宝继续指出对象，S /他更加了解所有狗拥有的特征和特征。在这种情况下，婴儿通过构建增加复杂性的层次结构来阐明复杂的抽象（狗的概念）。在每个步骤中，婴儿应用从层次的前一层中获得的知识。软件程序以类似的方式使用深度学习方法。唯一的区别是宝宝可能需要数周时间来学习新的和复杂的东西; a computer program could do that in few minutes.
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数据科学，大数据和大数据分析
为了达到一定的准确性和速度，深度学习程序需要访问大量的训练数据和处理能力。如今，在大数据(以及大数据分析)和物联网时代，这是非常可能的。大数据是一个广泛且不断发展的术语，指的是大量的数据集。数据可以是结构化、半结构化或非结构化(非结构化)。知道更多关于大数据分析的职业、关键技能和工作和学习数据科学和机器学习的顶级平台和资源．
大数据分析是对大数据进行分析，以识别隐藏的模式、流行趋势、独特的相关性和其他关键和有用的信息的过程。例如，电子商务公司会应用大数据分析来调查客户或消费者的行为和心态，以及购买模式。大数据是关于数据、模式(或趋势)的洞察和影响，而物联网是关于数据、设备和连接。
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什么是物联网（物联网）？
这事情互联网（物联网）是物理设备(也称为连接设备或智能设备)、车辆、建筑和其他物体(可能是智能穿戴设备、诊断设备、厨房电器等)的互联网络，内嵌电子、软件、传感器、执行器、以及使这些“智能对象”能够收集和交换数据的网络连接。换句话说，物联网是信息社会的全球基础设施。物联网基于现有的和不断发展的可互操作信息和通信技术，通过互连(物理和虚拟)事物，实现了先进的服务。
例如，当你的牛奶或汽油用完了，你(在家)厨房里的智能冰箱可以在你离开办公室的时候，通过你的智能手机向你发出提醒。如果你的脉搏或心率出现问题，你的可穿戴设备或智能手表会发出警告。此外，所有这些信息都会被记录下来。然后，在查看数据后，软件会向你提供一些信息，比如:周三你的牛奶可能用完了，两周内汽油可能用完了，或者三个月后你可能会心脏病发作(所以，是时候进行检查并采取预防措施了)。
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自网络设备和其他物体的想法是个性化和机密的，安全是一个主要问题。IoT安全在这里发挥作用。物联网安全是努力在互联网上保障连接的设备和网络的努力。物联网以指数率扩展。像大数据一样，物联网正在为当前和新市场的企业提供新的机会，为企业提供竞争优势。事情互联网（物联网）是一种不断增长的复杂性的生态系统。这是一系列创新浪潮，必然会在我们生命中占据各个目的，并且是我们使用的每个对象的下一个自动化。它一直在每天增加越来越多的设备，以改善过程和增长。它触及一切 - 不仅仅是数据，而是如何，何时，何地以及为什么收集它。查看IoT的方法之一是多个块 - 例如连接的对象，网关，网络服务和云服务。 As mentioned earlier, security is of paramount importance. Know about the6物联网安全技术热点．
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区块链技术
目前的物联网生态系统依靠集中式通信模型。所有设备都被识别，身份验证和连接到云服务器，以进行庞大的处理和存储容量。设备之间的连接需要通过互联网。对IOT网络的分散方法可以解决许多安全问题。
在这里到来了区块形技术．区块链是一个数据库，它维护一组不断增长的数据记录。它在自然界中分布;没有控制整个链条的主计算机。相反，参与的节点拥有链的副本。它还在不断增长——数据记录只是被添加到链中。区块链。因此，每个参与的人都可以看到存储在数据库中的块和事务。但是，它是由私钥保护的。
区块链技术被认为是解决物联网可扩展性、安全性和可靠性问题的缺失环节。区块链技术可用于跟踪数十亿连接设备，实现设备之间的交易处理和协调;考虑到大量的节省物联网行业．
专家们表示，去中心化的方法将消除单点故障，为设备的运行创造一个更具弹性的生态系统。区块链技术使用的加密算法可以使消费者数据更加私密。区块链技术的一个流行应用是比特币和Cryptocurrencies．然而，还有其他几个区块链技术超越加密货币和金融服务的应用．
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