機器學習是什麼?

人工智能是一個總括的術語,它包括了許多不同的技術。這些技術包括自然語言生成、自然語言處理、計算機視覺、和許多更多。

但無論什麼你讀到的和聽到的人工智能,你會聽到這個詞“機器學習”。

機器學習是人工智能的一個分支,為電腦提供了學習能力而不顯式地編程。

它接受輸入的數據,如電子郵件、分析、CRM數據。然後,使用這些信息來找到模式在數據和/或對未來結果做出預測。

然後學習的成功(或失敗)模式識別和預測。使用它學習,它不斷地發展。因此,隨著時間的推移變得更聰明。

為了使計算機能夠學習不編程,計算機必須能夠接收輸入,輸入過程,然後根據輸入做出決定。

為了使計算機能夠接收輸入,計算機必須能夠“訓練”。換句話說,它必須能夠接收數據已經正確答案,能從數據中學習。電腦還必須能夠接收數據沒有正確答案,能夠從數據中學習。

機器學習已經存在了幾十年,但隻是在過去的幾年中,這是獲得主流的關注。

機器學習領域是廣泛而複雜的,有很多不同的方法使用機器學習來解決問題。

這些方法的成功與失敗取決於他們如何執行,所以重要的是要知道不同的機器學習方法是可用的。

機器學習的四個主要類別是監督學習、無監督學習,加強學習,深入學習。

監督學習是當一個程序提供的一組訓練數據,然後使用這些數據來預測結果。監督學習要求標簽數據提供程序。

無監督學習是當一個程序提供的一組訓練數據中能夠識別模式和數據沒有給出任何標簽。在無監督學習,程序不能作出預測,但它是能夠識別趨勢和其他信息從數據的提供。

強化學習是當程序給出一組要采取的行動,然後能夠從這些行為中學習。強化學習不同於其他類型的機器學習程序沒有得到任何關於正確答案的信息。相反,該計劃通過試驗和錯誤學習。

深度學習是機器學習的一個子集,它使用一個多層次的方法來解決問題。深度學習使用人工神經網絡分析數據和解決問題。

深度學習最近變得非常流行,許多機器學習進步,我們看到的是由於深度學習。

機器學習的應用

有許多機器學習的應用。機器學習領域可以應用於社交媒體,電子商務,機器人技術,財務和業務。

一些機器學習的應用包括:

——社交媒體:我們使用機器學習來過濾,搜索和排序我們社交媒體源。

——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的行為。

——機器人:機器學習是用來控製自動車輛,如無人駕駛汽車。它還可以用於控製無人機和其他智能家居設備。

——金融:機器學習是用來預測股票價格,檢測欺詐和做出交易決策。

-業務:機器學習是用來預測客戶的行為,檢測欺詐行為、自動化流程和改善決策。

機器學習可以使用在不同的行業。有許多機器學習的應用和最流行的技術之一,用於數據的科學。

機器學習為營銷人員和商人

如果你non-engineer,你可能不會需要知道更多,除非你想認真研究人工智能。

如果你是一個營銷人員,銷售人員,或業務主管,你將永遠不會得建立一個機器學習係統。

但你會希望能夠跟一個機器學習工程師團隊。你要能夠說:“這是我要解決的問題。這就是我在看作為一個潛在的用例。機器學習能幫我做這個更聰明嗎?”

要做到這一點,你隻需要知道基本麵:

機器學習是把機器或軟件不斷你每天使用,讓他們更聰明。

傳統的自動化都是人力。人類寫機器遵循的規則。這些機器隻有人類遵守規則集,如果條件改變或更新是必須的,人類需要作出這些決定。具有諷刺意味的是,很多商業和營銷自動化今天仍很大程度上手動和很大程度上是愚蠢的。

毫無疑問它是有幫助的。但這隻觸及到了問題的表麵現在可能由於機器學習。

使用機器學習係統可以根據數據的分析提出建議。他們可以開行動基於這些建議。他們甚至可以自己采取具體行動。

在背景中,機器學習和變得更好。

機器學習是很簡單的理解,如果你想在商業中使用機器學習。你應該因為它有非常有益的應用程序在所有類型的業務功能和產業。

受益於其中的一些應用程序,您不需要自己構建機器學習模型。你沒有真正理解數據的科學。

你隻需要知道機器學習能夠做什麼。你需要能夠找到它在你的業務用例和應用。如果可以,機器學習可以給你的生意超級大國。但是你必須現在開始。

與機器學習如何開始

你是一個營銷人員,銷售人員,或商業領袖誰想更好地了解機器學習可以增加收入和降低成本?

你需要我們的人工智能在營銷終極初學者的指南。

它有100多個資源讓你開始研究或幾個月AI伟德bv885-without掙紮在困難的術語。

學習人工智能,它包含了我們最好的資源的東西伟德bv885切後我們做了1000小時的研究和100年代的采訪。沒有炒作。沒有絨毛。最可行的,對貴公司相關信息和職業。

立即把它免費點擊這裏或者點擊下麵的圖片。