什么是机器学习及其应用领域

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您肯定听说过机器学习，它是 21 世纪数字化转型的关键之一。人工智能是过程自动化的新圣杯，但我们只看到了这座技术的冰山一角。 上个世纪的技术革命只是我们能走多远的一个例子。机械和电子机器在我们不需要思考的日常任务中节省了我们的精力和时间。 但是那些需要智力的任务呢？如果我们所说的智能指的是记忆和计算，那么机器在这方面早已超越了我们：任何计算机都可以比人类更有效地记忆，并在几毫秒内执行复杂的计算。然而，直到最近，机器只能执行它们被编程执行的任务，它们无法学习。随着机器学习的到来，这种情况发生了变化。 在本文中，我们将解释什么是机器学习、为什么它很重要以及它的应用领域。让我们去那儿！ 什么是机器学习？ 机器学习属于我们所知的人工智能技术范畴。顾名思义：机器学习包括创建能够学习的软件。为此，他们必须从外部接收数据，不仅要记住它，还要根据该数据预测未来的事件。

如果你给一台机器（即软件）无限量的乍一看不相关的数据它 電報號碼數據 会知道如何识别模式吗？机器能够试验一种或另一种行为。它是否能够识别哪些行为最有用，以便在将来重复这些行为并丢弃不必要的行为？这些是机器学习中的一些重要问题。 因此，我们谈论的是装载有复杂算法的计算机程序，这些算法确保机器能够随着时间的推移而改进，从字面上看，机器能够从错误中学习并发展出越来越有效的行为。 为什么机器学习如此重要？ 我们正处于大数据时代：互联网为我们提供了大量的信息。公司和公共机构的数据库变得越来越庞大。事实上，我们拥有如此多的可用数据，以至于我们需要人工智能来处理它。 让我们举个例子。假设我们在一家在线溜冰鞋销售公司工作，我们需要知道明年有多少人会购买一双溜冰鞋。我们有一个数据库，其中有 人访问过该在线商店的网站，但我们从前几年得知，每年只有大约 5,000 人在我们的网站上购买一双溜冰鞋。我们的营销计划包括通过电话给潜在买家打电话，以显着增加采取行动的人数，但我们无法给他们全部打电话。



哪些用户最接近购买一双溜冰鞋？那么，具有机器学习功能的人工智能可以检测前几年用户的行为模式，以预测当前哪些用户最有可能购买一双溜冰鞋。通过今年的数据，您将了解更多信息，因此明年您的预测将更加准确。 机器学习应用于哪些领域？ 识别用户模式并预测他们的行为对企业来说是一个优势。在商业领域，机器学习也被用来检测欺诈。但机器学习不仅仅应用于商业领域。 例如，在医学领域，人工智能被用来识别病毒传播模式并预测某些疾病的传播方式。机器学习还被用于医疗诊断和 DNA 序列分类。 手机和相机的面部和语音识别日益发展，这要归功于机器学习算法。软件从错误中学习，以提高识别面孔的准确性。 技术世界是最充分利用机器学习的世界之一。例如，它被用来帮助自动驾驶汽车和机器人学习如何应对困难甚至不断变化的环境。机器学习还被用来改进防病毒软件，使其在检测恶意软件方面越来越有效。