機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 是信息技術(shù) (IT) 的支柱之一，可以定義為人工智能的一個(gè)子集。它們是一組強(qiáng)大的算法和模型，使計(jì)算機(jī)無(wú)需編程即可學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)正被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，以獲取關(guān)鍵業(yè)務(wù)洞察來(lái)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)并不是一個(gè)全新的概念，已經(jīng)有大約20年的歷史了。

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海量和種類數(shù)據(jù)的可用性、負(fù)擔(dān)得起的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及更便宜和強(qiáng)大的計(jì)算處理導(dǎo)致對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的興趣重新抬頭。

技巧

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如回歸、聚類、集成方法、遷移學(xué)習(xí)、分類、自然語(yǔ)言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)、詞嵌入等，被應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)以檢索有價(jià)值的信息。它們用于多種與安全相關(guān)的程序，例如人臉檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別、圖像分類、信號(hào)診斷等。

機(jī)器學(xué)習(xí)正以迅猛的速度在多個(gè)行業(yè)獲得認(rèn)可，包括醫(yī)療保健、政府、汽車、BFSI 等。大多數(shù)行業(yè)都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，并且已經(jīng)能夠認(rèn)識(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的潛力。

通過(guò)實(shí)時(shí)研究數(shù)據(jù)，組織可以更有效地工作。近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)取得了令人振奮的進(jìn)步，增強(qiáng)了其在廣泛應(yīng)用中的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法進(jìn)步和其他進(jìn)步有望支持一系列領(lǐng)域的潛在變革性進(jìn)步。

行業(yè)實(shí)例

在醫(yī)療保健領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)了系統(tǒng)的發(fā)展，這些系統(tǒng)正在幫助醫(yī)生更有效地進(jìn)行診斷并為患者量身定制治療方案。

通過(guò)識(shí)別數(shù)據(jù)中的重要見(jiàn)解，技術(shù)在金融服務(wù)領(lǐng)域發(fā)揮著非常重要的作用。它們通過(guò)廣泛的數(shù)據(jù)挖掘幫助預(yù)防欺詐和識(shí)別機(jī)會(huì)。金融服務(wù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)可以識(shí)別具有高風(fēng)險(xiǎn)特征的客戶或使用網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控查明欺詐的警告信號(hào)。

零售業(yè)一直是采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的領(lǐng)跑者。機(jī)器學(xué)習(xí)使推薦消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)的物品成為可能，機(jī)器學(xué)習(xí)分析購(gòu)買(mǎi)或購(gòu)買(mǎi)模式以做同樣的事情。在零售業(yè)，機(jī)器學(xué)習(xí)用于實(shí)施營(yíng)銷活動(dòng)、定制客戶購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)、價(jià)格優(yōu)化、商品供應(yīng)計(jì)劃等。

機(jī)器學(xué)習(xí)在石油和天然氣領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，而且還在不斷擴(kuò)大。目前的一些應(yīng)用包括簡(jiǎn)化石油分配、預(yù)測(cè)傳感器故障、分析地下礦物質(zhì)以及識(shí)別新能源。

運(yùn)輸業(yè)正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)模式和趨勢(shì)，從而使路線更高效。機(jī)器學(xué)習(xí)是物流和其他運(yùn)輸公司的重要工具。

機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。它挑戰(zhàn)了我們對(duì)隱私和同意等關(guān)鍵概念的理解，因?yàn)樗鰪?qiáng)了我們的分析能力。