儘管機器學習是一門古老的科學，但這個 石油和天然氣公司聯繫電子郵件地址 主題比以往任何時候都更受歡迎。這個術語由麻省理工學院工程師 Arthur Samuel 於 1959 年創建，他是人工智慧和機器學習領域的先驅。
如今，由於互聯網及其社交網絡，越來越多的有關人們、他們的習慣和選擇的數據的收集已成為現實，這是人們對這一主題重新產生興趣的驅動因素。
如何利用所有這些可用數據？
機器學習是這個問題的答案之一。隨著技術的進步，無需人工幹預即可有效處理大量資料、創建模式、執行分析並做出準確的決策。
這怎麼可能？讓我們在接下來的主題中了解一下。
什麼是機器學習？
機器學習或簡單翻譯為 ML 的意思是機器學習。這個名字是不言自明的，這是人工智慧的分支之一。
機器學習是什麼意思！
電腦甚至無需編程即可使用能夠理解模式並自行做出決策的數據分析方法進行學習。
透過這種方式，透過建立能夠自主工作的演算法，可以產生能夠分析大量不同且複雜數據的模型。
在機器學習的概念中，人為幹擾是最小的，該系統基於邏輯規則工作，目的是根據指定的上下文帶來更高精度的結果。
機器如何學習？
隨著機器學習的新推動，產生可靠決策和反應的過程變得越來越激烈。
儘管機器不能自己思考、有感知和想像事物，但它們能夠在我們人類老師的干預下學習。
就機器學習而言，您為電腦提供了一個可以存取資料的空間，並透過您確定的演算法生成模式、學習並提供答案。
根據演算法，每次向資料庫添加內容時，它將能夠聚合、重新學習並帶來新結果，從而提高準確性和效能。
在機器學習生命週期中，我們有 6 個步驟：
數據收集
演算法建模
測試
回饋收集
回饋的使用
這種回饋可以透過回應、行動、決策、圖像識別等來實現。有趣的是，機器學習的越多，它可以執行的任務就越複雜，甚至可以根據隨著時間的推移分析的數據提出新的解決方案（人類尚未達到）。
機器學習模式
為了更清楚地了解這項技術的工作原理，讓我們了解機器學習的四種形式。
監督學習：
該模型使用預先定義的資料集和標記的範例，有一個特定的變數需要回答。
例如：我們想知道一個人是否患有某種疾病，根據症狀列表，計算機會分類該患者是否患有這種疾病。
無監督學習：
在這種情況下，搜尋不是針對單一答案，並且不使用預先定義的數據，機器的目標是透過較少的指導來理解模式並對資訊進行最佳分組。
例如：如果您的目標是對客戶進行分類，演算法將被編程為按群組選擇數據，可能的分組可以是按地區分組的客戶或只購買「紅色產品」或「綠色產品」的客戶。
半監督學習：
這種類型的學習是監督和無監督的混合，也就是說，我們有少量的預先標記的數據和大量的未標記的數據。
例如：如果您想按體裁對書籍進行分類，則標記的資料將是體裁，並且系統需要了解對每個體裁內的書籍進行分類的模式。
強化學習：
在這裡，電腦透過演算法識別哪些行為會產生最佳結果，並學習對選項進行優先排序。它可以用在遊戲中，電腦透過反覆試驗來學習，在這種情況下，獎勵就是學習獲勝。
透過機器學習為您的業務創造價值
您能夠操作資料庫、查找模式甚至分析它們嗎？
毫無疑問，這是一項我們完全有能力完成的任務。
那為什麼要使用機器學習呢？
由於大量數據開始變得可用，此類應用程式的成長已成為必然。
儘管我們有能力嚴格執行相同的活動，但我們不具備機器中存在的能夠快速處理大量資料的最佳化能力。
想像一下一個包含 5 萬張照片的資料庫，您必須在其中對哪些照片有貓的圖像、哪些沒有貓的圖像進行分類，這需要多長時間才能完成？這是一個甚至難以衡量的反應，對吧？
這正是機器學習成為優秀盟友的原因！
現在讓我們了解可以在哪裡使用機器學習。
商業和觀眾參與：
電子商務、社交網路、音樂應用、視訊平台，在所有這些環境中，電腦將能夠了解使用者的習慣模式，並提供與他們個人品味相關的產品和服務。您搜尋某個項目，然後在導覽中開始向您建議該項目和其他相關項目是很常見的。
詐欺罪
世界各地每分鐘都有無數的詐欺嘗試透過各種支付方式進行，電腦可以偵測詐欺者使用的模式，從而阻止大多數此類行為的發生。
翻譯
自動翻譯器的翻譯變得越來越準確，能夠捕捉每個國家和地區的上下文和表達方式。
網路搜尋
機器學習還根據用戶的歷史記錄優化了互聯網搜索，也就是說，如果您搜索“香水店”一詞，它很可能會顯示您所在城市的商店的選項。
垃圾郵件
此功能與詐欺偵測非常相似，即電腦輸入的演算法可以標記哪些內容可能是或不是垃圾郵件，從而更容易識別和消除此類訊息。
情緒分析
你聽過這個詞嗎？是的，如今社群網路上的互動如此之多，我們可以偵測人們對某個主題、品牌或個人的感受。這是一種有趣的機制，可以了解您的品牌在社群媒體上的形象，旨在改善與客戶的關係。
影像辨識
您是否注意到，最近，當您將照片上傳到 Facebook 時，應用程式會自動標記您的名字？或者，如果您在朋友的照片中認出了自己，您會收到通知嗎？是的，這種機制可以廣泛應用於不同類型的影像。
正如我們所看到的，這個應用程式以如此自然的方式悄悄出現在我們的日常生活中，以至於我們幾乎沒有註意到它，而且我們才剛剛開始。隨著這種技術不斷累積更多的知識，其趨勢是變得更加令人印象深刻。
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