什么是机器学习？

机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一部分，属于计算科学领域，专门分析和解释数据的模式及结构，以实现无需人工交互即可完成学习、推理和决策等行为的目的。简单来说，机器学习即支持用户向计算机算法馈送大量数据，然后让计算机分析这些数据，并仅根据输入数据给出数据驱动型建议和决策。如果算法识别出任何更正，它会整合更正信息，改进未来决策。

机器学习由三个部分组成：

• 属于决策核心的计算算法。
• 组成决策的变量和特征。
• 支持（训练）系统学习的具有已知答案的相关基础知识。

首先，向模型馈送具有已知答案的参数数据。然后，运行算法，进行调整，直到算法的输出（学习结果）与已知答案一致。此时，输入的数据量持续增加，以帮助系统学习和处理更高级的计算决策。

数据是所有企业的生命之源。数据驱动的决策可以让您紧跟竞争趋势，避免跟不上竞争节奏。机器学习可以是发掘企业和客户数据价值、做出使公司保持领先竞争力的决策的关键所在。

机器学习广泛应用于各行各业，包括制造业、零售业、医疗保健和生命科学、旅游和酒店管理、金融服务以及能源、原料和公用事业。用例包括： 

• 制造业。预测性维护和状态监控。
• 零售业。追加销售和跨渠道营销。
• 医疗保健和生命科学。疾病识别和风险满意度。
• 旅游和酒店管理。动态定价。
• 金融服务。风险分析和监管。
• 能源。能源供需优化。