机器学习教计算机执行人和动物与生俱来的活动:从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息,而不依赖于预定方程模型。当可用于学习的样本数量增加时,这些算法可自适应提高性能。
机器学习算法可从能够带来洞察力的数据中发现自然模式,帮助您更好地制定决策和做出预测。医疗诊断、股票交易、能量负荷预测及更多行业每天都在使用这些算法制定关键决策。媒体网站依靠机器学习算法从数百万种选择中筛选出为您推荐的歌曲或影片。零售商利用这些算法深入了解客户的购买行为。
实际环境中的应用程序
随着大数据的增加,机器学习对于解决以下领域的问题变得尤为重要:
• 计算金融学,用于信用评估和算法交易
• 图像处理和计算机视觉,用于人脸识别、运动检测和对象检测
• 计算生物学,用于肿瘤检测、药物发现和 DNA 顺序分析
• 能源生产,用于预测价格和负荷
• 汽车、航空航天和制造业,用于预见性维护
• 自然语言处理
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