什么是机器学习？
机器学习 (ML) 是技术领域的闪亮灯塔，经常与人工智能和深度学习等术语一起提及。但是什么让机器学习与众不同，为什么它在当今的科技领域如此重要？
定义机器学习
机器学习是人工智能的子集，它为系统提供了从经验中学习和改进的能力，而无需明确编程。简而言之，它是教计算机从数据中学习，以便它们能够在无需人工干预的情况下给出准确的预测或决策。
机器学习如何工作？
机器学习的本质是识别数据中的模式。通过向 system 提供大量数据并使用某些算法，系统可以根据该数据做出决策或预测。
机器学习的类型
ML大致可以分为三种类型：
- 监督学习： 该算法是根据标记数据进行训练的，这意味着数据附有正确的答案。
- 无监督学习： 该算法是在未标记的数据上进行训练的，这意味着系统尝试在没有老师的情况下学习。
- 强化学习： 一种 ML，其中代理通过执行操作和接收奖励来学习如何在环境中表现。
实际应用
机器学习的应用广泛且不断增长：
机器学习与传统编程
| 方面 | 传统编程 | 机器学习 |
| 输入 | 数据与程序 | 数据与答案 |
| 输出 | 答案 | 程序（模型） |
结论
机器学习 使许多行业能够自动化任务、提供个性化体验并做出更好的决策，从而改变了众多行业的面貌。随着技术的进步和更多数据的出现，机器学习的力量和潜力只会增加。对于任何想要了解现代技术的细微差别和潜力的人来说，熟悉机器学习都是至关重要的。