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由InboundCycle营销总监
Sarah Verc什么是机器学习？ 机器学习是人工智能中的一门学科，它允许机器学习并执行基于数学算法的预测分析。该领域使计算机能够识别大量数据中的模式并自主做出决策，而无需人工干预。 机器学习算法通过不断输入数据进行调整和改进，使机器能够预测未来场景并执行自动化操作。这个学习过程可以分为两大类： 监督学习：使用标记数据训练模型。 无监督学习：寻找没有预定标签的模式。 机器学习于20 世纪 80 年代中 新冠疫情与性别平等：坏消息 期开始发展，采用神经网络和决策树等技术。最初，它被用于复杂的预测问题，例如语音和图像识别、非线性时式识别。 机器学习的关键优势之一是它能够自动执行任务并处理大量数据，从而更容易根据真实数据做出决策。
例如，您可以区分垃圾
邮件、根据医疗记录进行医疗诊断，或者通过自动面部识别来提高机场安全性。 机器学习的类型 虽然前两种是最常见的，但机器学习算法分为三类： 监督学习 在这种情况下，算法基于通过与数据关联的标签系统进行的先前学习，这使得它们能够做出决策或做出预测。也就是说，基于使用过去的已知数据训练算法来预测未来将存在的响 2017 年国际理论物理中心会议 应。有两种方法： 回归：目的是根据一组输入变量预测连续值。在这种情况下，您可以预测或估计一个人的收入、房产的销售价格等。 分类：一旦提供了足够数量的数据，就可以根据训练期间记录的模式引入没有标签的新数据。一个明显的例子是确定电子邮件消息是或不是垃圾邮件的概率。 无监督学习 在无监督学习中，算法没有先验知识，而是在混乱的数据中寻找模式来组织数据。