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什么是机器学习?

借助机器学习,企业能够运用数据向系统传授如何使用机器学习算法解决问题,以及如何不断完善机器学习方法。

如今,企业都面临着数据不断涌现。为了制定更好的业务决策,他们必须充分考虑。但如此庞大的数据量加上复杂性使数据难以通过传统工具进行分析。构建、测试、迭代和部署分析模型以确定数据中的模式和数据洞见耗光了员工的时间。部署后,还必须随着市场形势或数据本身发生变化而持续监控并持续调整这些模型。机器学习就是明智的解决方案。

如需详细了解机器学习,请参阅 Google Cloud 的 AI Platform

定义了机器学习

机器学习是人工智能的一个组成部分,可让系统通过输入大量数据来使用神经网络和深度学习进行自主学习和改进,而不需要明确编程。

由于机器学习可让计算机系统通过累积更多“经验”来不断调整并增强自身功能,因此,输入的数据越多,结果就越准确。

实际上,机器学习可以自动构建统计模型。Python 机器学习是一个很好的机器学习示例,它能够从数据中学习,识别模式,并且只需极少的人工干预即可做出决策。

机器学习技术有哪些好处?

实现实时决策

从大型复杂的数据集中提取正确的数据并基于这些数据做出决策可能并非易事。 通过机器学习应用,组织可以实时将数据转换为可作为行动依据的智能信息。

机器学习技术可以审核海量的数据,识别人类可能不易识别的模式和趋势,进而发现想法,并制定可以提高业务竞争力的决策。

不断改进

随着机器学习算法中的数据越来越多,系统变得“经验”越来越丰富,并且能够教自己更加高效和准确。 结果可以用于做出更明智的决策或预测。

自动进行调整

即使在机器学习算法投入生产环境之后,情况仍可能发生变化。数据会发生改变,或者市场环境可能会变化。机器学习应用允许即时适应变化,无需人工干预。

消除数据输入错误

因手动编码而导致的数据输入错误很常见,造成的代价很大。通过在创建和填充分析模型时应用机器学习,您可以消除此类错误。

提高运营效率

机器学习应用可实现实时决策和减少进程中的错误,从而提高运营效率。例如,使用 Python 机器学习库即可实现此目标。

您需要机器学习吗?

机器学习模型特别适合分析大量因过大或过于复杂而无法由人工进行分析的大量数据。当使用非结构化数据(如文本、图片或语音)解决复杂问题时,尤其如此。

机器学习通常会与其他 AI 技术结合使用并讨论。但是,虽然二者之间存在重叠之处,但却有着明显的差异。

  • 深度学习与机器学习:这两项都属于人工智能。深度学习其实是机器学习的一个子集,它依赖于更复杂的数学编程。
  • 模式识别和机器学习:机器学习从数据中学习,而模式识别可用于识别数据中的模式。
  • 使用 TensorFlow 进行机器学习:TensorFlow 是一个端到端开源平台,可让初学者和专家轻松创建机器学习模型。

神经网络和深度学习:神经网络模拟大脑的工作原理,使得计算机可以从观察数据中学习。深度学习模型中的神经网络用于图片识别、语音识别和自然语言处理,以及其他使用场景。

机器学习技术的用途是什么?

以下是一些机器学习示例:

机器人流程自动化 (RPA)

RPA 与机器学习相结合,可自动执行自动化任务,例如处理贷款申请。

销售优化

客户数据可以训练机器学习算法来分析客户情感分析、销售预测分析和客户流失预测。

客服

机器学习示例包括聊天机器人和自动虚拟助理,用于自动执行日常客户服务任务并加速问题解决。

安全

机器学习技术可帮助企业改进其威胁分析功能,以及对网络攻击、黑客和恶意软件的回应。

数字营销

利用机器学习技术,营销者可以识别新客户,并在合适的时间向合适的受众提供合适的营销材料。

欺诈防范

机器学习技术可帮助信用卡公司和银行审核大量交易数据,以实时识别可疑活动。

Google 在受信任的云平台上提供许多创新的机器学习产品、解决方案和服务,使企业能够轻松地构建和实现机器学习算法和模型。 

通过使用 AI HubAI PlatformAI 基础组件,组织能够了解他们生成、收集或以其他方式查询的所有数据,而无论数据采用何种格式,都可以做出可作为行动依据的业务决策。