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機器學習教計算機執(zhí)行人和動物與生俱來的活動：從經驗中學習。機器學習算法使用計算方法直接從數(shù)據(jù)中“學習”信息，而不依賴于預定方程模型。當可用于學習的樣本數(shù)量增加時，這些算法可自適應提高性能。
機器學習算法可從能夠帶來洞察力的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)自然模式，幫助您更好地制定決策和做出預測。醫(yī)療診斷、股票交易、能量負荷預測及更多行業(yè)每天都在使用這些算法制定關鍵決策。媒體網站依靠機器學習算法從數(shù)百萬種選擇中篩選出為您推薦的歌曲或影片。零售商利用這些算法深入了解客戶的購買行為。
實際環(huán)境中的應用程序
隨著大數(shù)據(jù)的增加，機器學習對于解決以下領域的問題變得尤為重要：
? 計算金融學，用于信用評估和算法交易
? 圖像處理和計算機視覺，用于人臉識別、運動檢測和對象檢測
? 計算生物學，用于腫瘤檢測、藥物發(fā)現(xiàn)和 DNA 順序分析
? 能源生產，用于預測價格和負荷
? 汽車、航空航天和制造業(yè)，用于預見性維護
? 自然語言處理
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