机器学习在各种各样的行业中变得越来越重要，但你是否发现自己在问:“什么是机器学习?”如果你不确定如何定义机器学习，那么你来对地方了。在这一页，我们将给一个机器学习的介绍，谈论机器学习算法，并回答你最迫切的问题，“什么是机器学习?”如果你想了解更多，请继续阅读。如果您想与机器学习方面的专家交流，请随时与我们联系888-601-5359！
机器学习入门
在我们的机器学习介绍中有很多内容。机器学习的定义是什么?它是如何工作的?
是机器学习和人工智能一样？是怎样的深度学习的定义？让我们用机器学习的介绍来逐一解开这个包袱。
什么是机器学习?
机器学习，顾名思义，是一门让计算机完成特定任务的科学，而无需直接对其进行编程。相反，计算机从程序员提供的数据中学习如何做事。
计算机获取这些信息并从中学习，这取代了对计算机进行物理编程。例如，如果您不断地向计算机输入诸如2+3=5、5×5=25等数学问题，计算机将使用机器学习来学习如何进行简单的数学运算。计算机将开始根据提供给它们的信息进行泛化，从长远来看，这些信息可以使无数的过程自动化。
机器学习和人工智能一样吗?
当谈到比较机器学习时，人工智能以及深度学习，它比你想象的要容易理解。许多人认为这三者是一回事，但有些细微的差别使它们完全不同。
下面是它的工作原理:
想想桃子——它有里面的核，多汁的果皮和毛茸茸的皮。深度学习将是一个坑——它是桃子的一部分，是一种特殊的机器学习。因此，机器学习将被视为桃子的多汁果层。
机器学习是人工智能的一个范畴，而机器学习的一种就是深度学习。那么，模糊的外层是人工智能，它是计算机能做的智能的、直观的事情的总称——其中之一就是机器学习。让我们来定义:
深度学习的定义:根据《福布斯》在美国，深度学习是“机器学习的一个子集，人工神经网络和受人脑启发的算法从大量数据中学习。”
机器学习的定义:这指的是计算机从大量数据中学习，并能够在没有编程的情况下完成人工任务，而是从提供给它们的数据中学习。
人工智能的定义:计算机通过观察大量数据来模仿人类完成任务的方式。
有哪些不同的机器学习算法?
当你问自己:“什么是机器学习?”，你可能还会问自己一些更深入的问题，比如，“机器学习的不同方法是什么?”这里有一些不同的方法，你可以教会你的电脑你的业务方式。
监督式学习
当你选择监督学习时，这意味着你用已经有答案的问题来训练你的计算机。例如，在监督学习中，你可以给你的计算机下面的信息列表:
- 2 + 2 = 4
- 4 + 4 = 8
- 10 + 2 = 12
- 4 + 7 = 11
计算机将通过观察问题和解决方案来学习。
无监督学习
正如你可能已经猜到的那样，无监督学习是指你向计算机提供一些没有答案的问题。目标是让算法自己找出正确答案，并将其应用到未来的数据中。在无监督学习中，你会给你的计算机下面的信息列表:
- 2 + 2
- 4 + 4
- 10 + 2
- 4 + 7
Semi-supervised学习
半监督学习是当你为你的电脑提供:
- 问题的答案
- 问题
在半监督学习中，你会给你的计算机以下信息列表:
- 2 + 2 = 4
- 4 + 4 = 8
- 10 + 2
- 4 + 7
强化学习
强化学习不过是你的电脑通过试错来找出正确的答案，通过确定什么结果能提供最好的奖励。目标是让您的计算机了解什么问题的解决方案为用户提供了最好的结果。
机器学习之所以重要有三个原因
既然您已经了解了机器学习的背景，那么就有必要了解它的重要性。有几个原因可以解释为什么机器学习是我们这个时代最重要的进步之一。
1.有大量的数据在流动
无论你是计划使用机器学习来改善你的营销策略，还是想在你的业务的其他领域利用它，它对每个行业都是有用的。但为什么几乎所有行业都能从机器学习中受益呢?很简单——有这么多的数据，你可以用来改善你的公司。
很有可能，你有很多你甚至不知道如何使用的数据和信息的电子表格。为什么不好好利用这些数据，训练计算机为你做一些工作呢?不仅如此，机器学习也是存储数据的好方法。
2.它自动化流程
如果你有自己的公司，你可能会说“我太忙了”，每天不止一次。有了机器学习，你可以将你通常要花费数小时的过程自动化。当然，训练你的软件熟练使用你所在行业的机器学习算法是需要时间的，但一旦你这样做了，你就能够自动化各种各样的行为。
3.你可以用机器学习创造更好的生意
到目前为止，我们只讨论了机器学习的好处，我们将要讨论第三个好处。基于各种各样的原因，你实际上可以用机器学习创建更好的业务。机器学习不仅解放了你的时间，让你去做其他优先级高的事情，还能让你完成你从未想过可能的事情。
例如，如果你选择在你的营销活动中使用机器学习，你可以训练一个聊天机器人帮助客户找到他们想要的答案。这不仅节省了您的时间，还为用户提供了另一种联系您和了解您的服务的方式。
机器学习的例子
- 计算机视觉:这使得计算机能够通过图像、视频和其他视觉方面理解有意义的信息。根据计算机的发现，它可以采取行动，并提出行动建议。这样的技术可以在与社交媒体、医疗保健设置和自动驾驶汽车相关的应用程序中找到。
- 在线聊天机器人:这些在线聊天区域经常出现在网站上，如果需要，用户可以在那里快速提问。这种机器学习包括计算机回答常见问题(FAQs)，并据此提供建议。这些虚拟代理可以帮助引导企业走向正确的方向，并让任何企业员工休息一下。
- 演讲文本:是的，和手机通话就是在使用机器学习!这是计算机利用它的处理来理解和解释我们所说的文字形式。Siri就是一个很受欢迎的例子!
- 推荐算法:这种机器学习对于当今数字营销的功能是非常重要的。推荐引擎使用算法从过去的数据中学习，对下一步做什么做出有效的决定。这类数据有助于了解哪些是有效的，哪些可能无效。此外，这个引擎有助于为您的业务创建更精简和有效的策略!
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