机器学习

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。机器学习技术的应用无处不在，比如，我们的家居生活、购物车、娱乐媒体以及医疗保健等。

机器学习与人工智能的关系

机器学习及其分支深度学习和神经网络都属于人工智能的子集。人工智能是基于数据处理来做出决策和预测。借助机器学习算法，人工智能不仅能够处理数据，还能在不需要任何额外编程的情况下，利用这些数据进行学习，变得更智能。人工智能是父集，包含了机器学习的所有子集。人工智能下面的第一个子集是机器学习，深度学习是机器学习的一个分支，神经网络则是深度学习的基础结构。

机器学习的工作原理

机器学习包含多种使用不同算法的学习模型。根据数据的性质和期望的结果，可以将学习模型分成四种，分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。而根据使用的数据集和预期结果，每一种模型可以应用一种或多种算法。机器学习算法主要用于对事物进行分类、发现模式、预测结果，以及制定明智的决策。算法一般一次只使用一种，但如果处理的数据非常复杂、难以预测，也可以组合使用多种算法，以尽可能提高准确度。

机器学习在企业中的应用

机器学习算法能够识别模式和相关性，这意味着它们可以快速准确地分析自身的投资回报率。对于投资机器学习技术的企业来说，他们可以利用这个特性，快速评估采用机器学习技术对运营的影响。下面列举了一小部分快速发展的企业机器学习应用领域。

1）推荐引擎：从 2009 年到 2017 年，订阅流媒体视频服务的美国家庭增加了 450%。2020 年《福布斯》杂志上的一篇文章报道称，流媒体视频服务的使用率进一步增加了 70%。推荐引擎已经广泛应用于各种零售和购物平台。在流媒体音乐和视频服务领域，推荐引擎肯定也会有自己的一席之地。

2）动态营销：要发掘销售线索并引导其通过销售漏斗的各个阶段，企业需要采集和分析尽可能多的客户数据。从聊天记录到上传的图片，现代消费者产生了大量不同的非结构化数据。借助机器学习应用，营销人员可以更好地理解这些数据，并利用这些数据提供个性化的营销内容，与现有客户和潜在客户开展实时互动。

3）ERP 和流程自动化：ERP 数据库包含许多不同的数据集，比如销售业绩统计信息、消费者评论、市场趋势报告和供应链管理记录等。企业可以利用机器学习算法从这些数据中发现相关性和模式。而这些洞察几乎可以应用于每个业务领域，比如，优化网络内物联网设备的工作流、更高效地将重复性任务或易出错任务实现自动化。

4）预测性维护：现代供应链和智能工厂都在越来越多地利用物联网设备和机器，并且在所有运输队伍和运营团队之间使用云连接。故障和效率低下问题会导致巨大的成本损失和业务中断。如果手动采集维护和维修数据，那么企业几乎不可能预测潜在问题，更不用说自动预测和预防潜在问题。物联网网关传感器甚至可以安装到已有几十年历史的模拟机器上，提高整个企业的可视性和效率。