什麼是機器學習?

人工智能是一個涵蓋很多不同技術的總稱。這些技術包括自然語言生成、自然語言處理、計算機視覺等等。

但無論你讀到或聽到關於人工智能的什麼，你都會聽到“機器學習”這個術語。

機器學習是人工智能的一個分支，它為計算機提供了無需明確編程的學習能力。

它從輸入中獲取數據，如電子郵件、分析或CRM數據。然後，它利用這些信息在數據中尋找模式和/或對未來的結果做出預測。

然後，它從模式識別和預測的成功(或失敗)中學習。利用它學到的東西，它不斷地進化。因此，隨著時間的推移，它會變得更聰明。

為了讓計算機能夠在沒有編程的情況下學習，計算機必須能夠接收輸入，處理輸入，然後根據輸入做出決定。

為了讓計算機能夠接收輸入，計算機必須能夠被“訓練”。換句話說，它必須能夠接收已經有正確答案的數據，並能夠從該數據中學習。計算機還必須能夠接收沒有正確答案的數據，並能夠從這些數據中學習。

機器學習已經存在了幾十年，但直到最近幾年，它才得到主流的關注。

機器學習的領域是廣泛而複雜的，有許多不同的方法來使用機器學習解決問題。

這些方法的成功和失敗取決於它們的表現，所以了解機器學習有哪些不同的方法是很重要的。

機器學習的四個主要類別是監督學習、無監督學習、強化學習和深度學習。

監督學習是指向一個程序提供一組訓練數據，然後它能夠使用這些數據來預測結果。監督學習要求提供給程序的數據以某種方式進行標記。

無監督學習是指為一個程序提供一組訓練數據，並能夠在不被賦予任何標簽的情況下識別數據中的模式。在無監督學習中，程序不能做出預測，但它能夠從提供的數據中識別趨勢和其他信息。

強化學習是指給一個程序一係列的動作，然後它能夠從這些動作中學習。強化學習不同於其他類型的機器學習，因為程序不會得到任何關於正確答案的信息。相反，程序通過試錯來學習。

深度學習是機器學習的一個子集，它使用多級方法來解決問題。深度學習使用人工神經網絡來分析數據和解決問題。

深度學習最近變得非常流行，我們在機器學習中看到的許多進步都得益於深度學習。

機器學習的應用

機器學習有很多應用。機器學習可以應用於社交媒體、電子商務、機器人、金融和商業領域。

機器學習的一些應用包括:

-社交媒體:我們使用機器學習來過濾、搜索和分類我們的社交媒體消息。

-電子商務:機器學習用於過濾搜索結果，推薦產品和預測客戶行為。

-機器人:機器學習用於控製自動駕駛車輛，如自動駕駛汽車。它也被用於控製無人機和其他智能家居設備。

-金融:機器學習被用於預測股票價格，檢測欺詐和做出交易決策。

-商業:機器學習被用於預測客戶行為，檢測欺詐，自動化流程和改進決策。

機器學習可以應用於不同的行業。機器學習有很多應用，它是數據科學中最流行的技術之一。

機器學習為營銷人員和商人

如果你不是工程師，你可能不需要知道更多，除非你想認真研究人工智能。

如果你是一名營銷人員、銷售人員或業務主管，你永遠都不必構建一個機器學習係統。

但你會希望能夠與團隊中的機器學習工程師交談。你會希望能夠說:“這就是我想要解決的問題。這就是我正在尋找的潛在用例。機器學習能幫我更聰明地做這件事嗎?”

要做到這一點，你隻需要知道基本原理:

機器學習就是讓你每天使用的機器或軟件不斷變得更聰明。

傳統的自動化都是人力驅動的。人類製定機器要遵守的規則。這些機器隻遵循人類設定的規則，如果條件發生變化或需要更新，則需要人類製定規則。具有諷刺意味的是，如今許多業務和營銷自動化在很大程度上仍然是手工的，在很大程度上是不智能的。

毫無疑問，這是有幫助的。但這隻是機器學習技術的冰山一角。

使用機器學習的係統可以根據數據分析提出建議。他們可以根據這些建議製定行動。它們甚至可以自己采取一些具體的行動。

在後台，機器一直在學習並變得更好。

所以，如果你想在商業中使用機器學習，機器學習是很容易理解的。你應該這麼做，因為它在所有類型的業務功能和行業中都有巨大的有益應用。

為了從這些應用程序中受益，您不需要自己構建機器學習模型。你不必真正理解數據科學。

你隻需要知道機器學習能夠做什麼。您需要能夠在您的業務中找到它的用例並應用它。如果可以，機器學習可以給你的企業帶來超能力。但你必須現在就開始。

如何開始學習機器學習

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