机器学习是人工智能 (AI) 的一个领域，它使用经过数据集训练的算法来创建自学习模型，该模型可以在无需人工干预的情况下预测结果并对信息进行分类。机器学习用于各种商业应用，包括根据消费者过去的购买情况向他们推荐产品、预测股票市场走势以及将文本从一种语言翻译成另一种语言。
在现代背景下，“机器学习”和“人工智能”这两个术语经常互换使用，因为机器学习在现代世界被广泛用于人工智能领域。但必须注意的是，这两个术语存在显著差异。虽然“人工智能”一词指的是创造具有类似人类认知能力的机器的一般尝试，但“机器学习”一词具体指使用算法和数据集来实现这一目标。
示例和用例
机器学习是全球使用最广泛的人工智能技术。人们在日常生活中 伊拉克邮件清单 可能遇到的一些最常见的机器学习示例包括：
- 推荐系统是一种根据用户偏好向用户推荐产品、歌曲或电视节目的软件应用程序。此类系统通常出现在 Yandex Music、SberMarket 或 Kinopoisk 等平台上。
- 语音识别软件允许您将语音笔记转换为文本。
- 银行欺诈检测服务使用自动化流程来识别和标记可疑交易。
- 自动驾驶汽车与盲点检测和自动停车等驾驶辅助功能的整合可以提高车辆的整体安全性。
机器学习如何工作？
机器学习的概念既简单又复杂。
该方法基于算法，即规则列表。这些规则是通过过去的数据集进行 澳大利亚数据 调整和完善的。这使得算法在处理新数据时能够做出预测和分类。
例如，可以在包含数千张花卉图像的数据集上“训练”机器学习算法。每幅图像都标有花的种类。经过训练后，该算法将能够利用从以前的图像中学习到的特征正确识别新照片中的花朵。
为了使算法有效工作，需要不断改进和完善算法，直到它们拥有一套完整的正确工作的指令。
经过充分训练的算法就成为机器学习模型。这些算法已经学 想在 60 秒内取得更大的成功吗？ 会执行特定任务，例如对图像进行排序、预测房价或下棋。
在某些情况下，算法被组合成复杂的网络，使其能够执行日益复杂和精密的任务。例如，他们可以生成文本并控制聊天机器人。这个过程被称为“深度学习”。
尽管机器学习的基本原理非常简单，但其结果却是复杂而精密的模型。