机器学习是一种人工智能应用，它允许程序自行学习并改进其流程，而无需为任何特定任务进行明确编程。机器学习算法支持当今人工智能的绝大多数进步。本质上，程序能够观察模式并使用统计数据在大数据中识别它们。一旦识别出这些模式，就可以转换数据并以其他方式使用。
机器学习 (ML) 之所以成为可能，要归功于之前对深度学习模型的研究。深度学习基于人工神经网络，之所以被称为“深度”，是因为神经网络中涉及多个层次，这些层次可以协同完成任务。如今，ML 中使用的算法有四种基本类型。
- 监督学习：人类通过向机器提供训练数据来充当机器的老师角色。通常，这些训练数据会向机器展示完成任务的正确方法，然后机器会自行复制。
- 无监督学习：在这种机器学习模型中，程序使用未标记的数据进行训练，这意味着完全不需要人工参与。计算机试图在输入数据中寻找模式，以对其进行分类或以其他方式汇总大型数据集。
- 半监督学习：这是以前的方法的组合，其中大多数数据未标记，但包含一些机器可以遵循的数据组参数信息。
- 强化学习： 这与一般教学中使用的正强化有相似之处。基本上，程序从其环境中学习以确定理想行为并在特定环境中最大化效率。
机器学习听起来像是科幻小说里的情节，但它正在改变当下的行业。这些只是受到这种人工智能影响的几个行业的例子。
卫生保健
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机器学习让医疗领域受益匪浅。医学 whatsapp 号码数据 影像对于做出准确诊断至关重要，图像识别软件可以无偏见地对医学图像进行分类，寻找异常或有问题的区域。说到做出准确诊断， Watson Health 在早期就通过准确诊断患者甚至参加 Jeopardy!比赛证明了其有效性和智能性 。如今，Watson 正寻求通过大数据分析解决医疗领域的一些最大挑战。
ML 还可用于帮助医疗专业人员治疗已知疾病的异常病例，方法是搜索汇总的患者数据并根据所有可用信息推荐治疗方案。由于新信息不断添加到系统中，因此此应用程序在不断发展。
信息技术
毫不奇怪，机器学习在保护网络 最常见的错误 和支持技术解决方案方面有很多应用。借助先进的 网络分析，可以不断扫描大型网络以查找威胁和异常，并立即通知网络管理员。
搜索引擎也受益于 ML 技术的引入。凭借更好的自然语言理解能力，现代搜索引擎使用人工智能不仅能理解您的关键词，还能确定您使用关键词背后的意图。这可确保搜索引擎仅返回与您的搜索查询最相关的结果。
数字营销
有效的营销在于个性化。您需要尽可 007 厘米 能直接地与目标受众对话，并向他们说明问题，如果您向现有客户发送专门的新闻和优惠，甚至可以激发客户忠诚度。如今，有了所有出色的 数字营销平台 ，营销部门应该可以轻松地将客户吸引到新的高度。借助机器学习支持的深度客户分析，组织可以使用来自各个层次的客户互动的信息来提供更好的优惠和更好的客户体验。
这些例子只是触及了一些可能的机器学习应用。机器学习还经常用于教育、制造业和各种行业，毫无疑问，机器学习将成为未来更多进步的支柱。