通俗的說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是基于一些高度復(fù)雜的算法和技術(shù)，在一個(gè)非生命的物體、機(jī)器或系統(tǒng)中構(gòu)建人類(lèi)行為。制造一臺(tái)能夠符合數(shù)十億用戶(hù)期望的人腦復(fù)制品的機(jī)器絕不是一件容易的事。但也有一些項(xiàng)目正在解決基于情境、情感和思考等復(fù)雜的任務(wù)。

在深入研究機(jī)器學(xué)習(xí)功能的細(xì)節(jié)和精準(zhǔn)度之前，先結(jié)合我們真實(shí)的日常生活總體感受一下，機(jī)器學(xué)習(xí)存在的重要性和意義：

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銀行、零售和電信

• 潛在客戶(hù)和合作伙伴
• 客戶(hù)滿(mǎn)意度指數(shù)(基于關(guān)系、交易、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)等)
• 欺詐、浪費(fèi)和濫用索賠
• 預(yù)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)和信譽(yù)
• 營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的有效性(比如提議被多少人接受了?被多少人拒絕了?有沒(méi)有決定性的影響因素?
• 交叉銷(xiāo)售和建議(例如，電商網(wǎng)站告訴你“購(gòu)買(mǎi)這個(gè)產(chǎn)品的消費(fèi)者同時(shí)也購(gòu)買(mǎi)了那個(gè)產(chǎn)品”)
• 聯(lián)絡(luò)中心(幫助客服代表在與客戶(hù)的通話(huà)中獲取相關(guān)數(shù)據(jù))

醫(yī)療保健和生命科學(xué)

• 掃描、篩選和生物識(shí)別
• 基于混合成分的藥物
• 基于癥狀、患者記錄和實(shí)驗(yàn)室報(bào)告的診斷和補(bǔ)救
• 根據(jù)藥物、患者、地理位置、氣候條件、過(guò)往病史、食物攝入等數(shù)據(jù)的AECP(不良事件病例處理)情景。

一般

• 文字或語(yǔ)音書(shū)寫(xiě)識(shí)別
• 調(diào)試、故障排除和解決方案向?qū)?/li>
• 過(guò)濾垃圾郵件
• 短信和郵件分類(lèi)或建議
• 支持問(wèn)題并豐富KeDB(知識(shí)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)庫(kù))
• 朋友和同事推薦
• 無(wú)人駕駛，通過(guò)構(gòu)建人工智能和算法
• 圖像處理

安全

• 手寫(xiě)、簽名、指紋、虹膜/視網(wǎng)膜識(shí)別和驗(yàn)證
• 人臉識(shí)別
• DNA模式匹配

結(jié)論

對(duì)于人類(lèi)的頭腦來(lái)說(shuō)，反復(fù)數(shù)十億次的不間斷處理數(shù)據(jù)，必然是會(huì)感到厭倦的，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)揮關(guān)鍵作用的地方。

簡(jiǎn)單粗暴的說(shuō)：大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)=天下無(wú)敵!