什麼是機器學習？
機器學習( ML ) 是人工智能的一種應用。在機械學習進行的過程中，計算機程序使用算法來查找數據中的模式。他們可以在沒有專門編程的情況下进行这项工作，不依賴於人類。在當今世界，機器學習算法是市場上幾乎所有人工智能 (AI) 技術進步和應用的幕後推手。
人工智能係統通常具有計劃、學習、推理、解決問題、感知、移動甚至操縱的能力。機器學習是人工智能係統中使用的眾多方法之一。人工智能係統还包括進化計算和專家系統。
機器學習是我們每天做的許多事情的一部分。想想機器學習系統可能會在哪些方面影響你的生活：
- 您最喜歡的流媒體服務（如 Netflix 或 Spotify）上的推薦系統由機器學習運行。
- 搜索引擎使用機器學習來澄清和優化您的搜索結果。
- 社交媒體渠道推薦朋友、群組和視頻觀看。
- 如果您有一台現代冰箱（通常這些冰箱會在您最常使用它的時候進行學習），並在晚餐時間冷卻它。
- GPS 預測您路線的哪些部分會出現交通擁堵，並使用機器學習算法為您重新安排路線。
- Alexa 和 Siri 等語音助手使用機器學習進行操作。
這些平台中的每一個都從您所做的日常選擇中收集數據。它會了解您，並根據獲得的信息預測您接下來會看什麼、什麼時候做晚飯，或者您可能會去哪裡旅行或購物。
所有這些數據都為機器學習算法提供動力，然後將幫助品牌預測您接下來可能想要做什麼或購買什麼。不僅如此，您的好惡還與來自數百萬其他人的其他數據點相結合，使公司能夠創建準確且高效的建議列表。
人工智能準備使用機器學習應用程序達到新的高度。
機器學習的應用
機器學習的應用非常廣泛。以下是它如何用於人類日常生活不可或缺的關鍵領域。
教育中的機器學習
當應用於教育領域時，機器學習可以幫助教師檢查學生可以使用的課程類型。他們可以評估學生如何管理所教授的課程——他們能夠掌握多少内容，學生往往難以理解的常見主題是什麼，以及哪些内容太容易了。這有助於教師更好地計劃課程，並識別可能落後的學生，從而實現更有效的互動和乾預。
搜索引擎中的機器學習
當您在 Google 中輸入搜索詞時，如果出現的結果不是您要查找的內容，就會令人沮喪。長期以來，機器學習一直是搜索引擎優化不可或缺的一部分。它不斷幫助搜索引擎向搜索顯示更多相關結果。它還幫助支持基於語音的搜索服務、圖像搜索和其他一些搜索相關功能。
數字營銷中的機器學習
個性化是現代數字營銷活動的關鍵，而機器學習是實現這一目標不可或缺的一部分。借助基於消費者互動的數據，機器學習幫助公司針對潛在客戶個性化他們的方法，在正確的時間聚焦正確的信息。從個性化的電子郵件，到基於最近購買的交叉或追加銷售，機器學習幫助企業利用他們的消費者行為數據。
醫療保健中的機器學習
機器學習已廣泛應用於醫學領域。使用醫學成像進行診斷是機器學習與診斷工具配合使用的一個重要示例。機器學習查看醫學圖像，識別異常的區域，且不會有任何偏見（醫療專業人員可能存在的问题）。
機器學習還被用於幫助醫生治療特定疾病的獨特病例，根據從其他病例收集的信息為他們提供治療方案的建議。例如，機器可以在數小時內對巨噬細胞庫進行拖網，這些機器可以識別出可能有效的噬菌體來治療抗生素抗性細菌菌株。
該應用程序還在試驗如何轉換從個人設備收集的匯集消費者數據，以便為醫療專業人員提供治療建議和選擇。這當然是一個不斷發展的領域。
機器學習的應用程序多種多樣，幾乎可以在任何領域或業務類型中找到。機器學習對商業、政府和社會企業的好處是巨大的。
機器學習的好處
機器學習幾乎在生活的方方面面都具有極其廣泛的好處。以下列舉的只是機器學習的一些普遍好處：
預測客戶行為
對消費者購買模式的分析有助於公司洞察產品和服務線的前進方向。這些模式可以精確到客戶為什麼會選擇一種產品而不是另一種產品。例如定價、季節、品牌忠誠度等對決策的影響。通過機器學習，這種面向數據的發現可以更快地完成，而速度是做出更明智決策的關鍵。
數據輸入的持續準確性
最無聊的人工任務是數據輸入。此類重複性任務出錯的機率很高。這些錯誤可能會在多個層面上對公司造成代價高昂的代價。機器學習可確保快速、準確地完成數據輸入，不會出現錯誤。它還可以讓員工遠離平凡的任務，讓他們專注於更具挑戰性和對業務有利的工作。
發現用戶體驗中的線索
每項業務的增長都基於轉化為付費客戶的新潛在客戶。能夠保持領先地位是為了不斷發展以滿足客戶的需求。機器學習通過深入了解客戶旅程並提供對趨勢和預測需求的洞察來幫助企業。研究表明，機器學習可以通過幫助企業預測客戶行為、發現低效率等，對企業的向上增長軌跡產生影響。
保持競爭優勢
當企業擁有良好的商業智能可以依靠時，它們就能夠與市場一起成長。與競爭品牌相比，機器學習在為企業提供有關其獨特賣點及其積極的見解方面發揮著重要作用。任何新方法都可以根據可用數據快速假設和測試，並幫助企業快速制定上市計劃。
為虛擬助手提供動力
工作場所，無論大小，都是為了提高效率和巧妙利用工作時間。機器學習應用於自動語音訓練時，有助於創建更智能、更高效的虛擬助手，他們可以記下筆記、制定會議紀要並保持更好的記錄。所有這些都減少了繁瑣的文書工作，而這些文書工作必不可少但很累人。借助更好的虛擬助手，可以確保精確度並很好地滿足隱私法規。
機器學習算法的分類
算法構成了機器學習整個結構及其發展的基礎。這些算法可以分為四大類：
監督機器學習算法
在這裡，在標記示例的幫助下，可以將先前學到的經驗教訓應用於新數據，以預測未來的結果。這一切開始於對已知訓練數據集的分析。學習算法創建一個推斷函數，該函數將對可能的結果進行預測。通過必要的訓練量，所有新數據輸入都將提供目標。
無監督機器學習算法
這些算法與監督算法形成了對比，當訓練信息沒有以任何方式標記或分類時就會發揮作用。無監督學習不會為新數據提供“正確”的輸出。相反，這些算法探索數據，從數據集中得出推論，並揭示可能存在於未標記數據中的任何隱藏結構。
半監督機器學習算法
這些算法介於前兩種類型之間，因為它們同時使用了標記和未標記的數據進行訓練。通常，未標記數據的數量大於標記數據的數量，算法使用標記數據來了解未標記數據。基於此的系統會不斷提高學習的準確性。
強化機器學習算法
這是一種學習方法。使用這種學習方法時，與環境的交互產生動作並發現錯誤和獎勵。通過這種方法，機器和所有軟件代理能夠在特定上下文中確定適當的行為，以獲得最佳性能。
機器學習的挑戰
儘管技術取得了所有飛躍，但機器學習仍然需要克服一系列挑戰。
網絡仍然需要大量的工作內存來存儲和處理數據。雖然一些無監督學習技術會刪除不需要的數據，但仍然需要大量的處理能力。這個問題可以部分解決，無監督學習算法會去除不需要的和多餘的數據，從而減少所需的處理能力。但是，對於所有場景，這還不夠。
自然語言處理和自然準確的翻譯相去甚遠。俚語、口音和對語言的理解仍然是機器學習的巨大挑戰。雖然機器不斷有新數據可供聆聽和學習，但它仍然需要大量訓練來解決更模糊的口音問題。
人工智慧清洗是指技術被標記為人工智慧（或智能計算機），而實際上它只是機器學習或它們一直使用的相同舊演算法。對許多人來說，區別並不重要，但它誇大了技術期望，破壞了人們對技術的信任，並為這兩個領域帶來了強烈反對。需要對公眾進行教育，讓公眾更多地了解人工智慧和機器學習。
缺乏視頻培訓阻礙了該行業的發展。視頻不依賴於靜態圖像和 2D 世界，而是提供了更豐富的數據集。我們的世界是動態的，我們的機器需要學習這一點。這是一個新興的研究領域。
機器不能像人類那樣思考。人們可以使用啟發式方法來做出快速決策。他們可以使用廣泛的關注領域來整合對場景的整體理解。但機器學習仍然是關於粒度數據，這限制了當前有效使用它的方式。隨著機器學得越來越多，這個問題將得到解決，但不知道它們是否會真正像人類一樣思考或變成“人工智能”。
機器學習的未來
隨著機器學習程序和數據科學技術變得越來越廣泛，幾乎對生活的方方面面都產生了巨大的好處。
- 微調個性化：將使企業能夠預測和滿足客戶需求。
- 更好的搜索引擎體驗：改進的搜索引擎結果排名有助於最終用戶和管理員提供精確的結果和洞察力。
- 數據團隊的演變：日常數據和 IT 團隊角色將隨著機器學習的改進而發展，從而減少手動編程所花費的時間。例如，隨著機器學習學會有效地（通過使用 AutoML）清理數據，數據科學家可以花更少的時間清理數據。
- 量子計算的興起：這聽起來像是科幻電影中的東西，但量子算法確實具有引發多項其他創新的潛力，而且這將在中長期內發生。
人工智能和機器學習有望改變世界開展業務、提供治理和開發新技術的方式。它將改變未來應用開發市場的運作方式。這些技術在工業革命開始時被賦予了對電力的重要性。這兩者共同預示著信息技術的新時代。
自動機器學習
AutoML 是一項令人興奮的新技術，這意味著普通人現在可以運行複雜的機器學習過程。過去，數據科學家需要深入了解統計、數據清理技術、計算機編碼、算法以及使用功能強大的計算機。這意味著對於大多數人來說，機器學習是遙不可及的。
正在開發的新軟件改變了機器學習。在線軟件程序可以獲取用戶上傳的數據。用戶確定他們需要什麼樣的預測，軟件選擇正確的算法運行，並產生一組清晰、簡潔和可解釋的結果。雖然預測仍然需要準確和標記數據，但軟件中還內置了數據清理技術。他們可以評估異常值和缺失的信息，通常會制定策略來管理差異。
對於希望能夠進行預測和處理數據而沒有設施或手段聘請專門的數據科學家的公司來說，這確實是一個通往未來的窗口。目前，數據科學家主要利用 AutoML 的數據清理能力，這節省了大量時間。