什么是机器学习？
机器学习是一种自动建立分析模型的数据分析方法。它是人工智能的一个分支，其基础理念是:系统研究数据，识别模型，并在最少的人工干预下做出决策。
人们之所以对机器学习重新产生兴趣是因为数据挖掘和贝叶斯分析比以往任何时候都更受欢迎。比如不断增长的数据量和类目复杂的可用数据，更便宜、更强大的计算处理能力，以及可接受的数据存储价位。
所有这些都意味着即便是在大规模的情况下，机器学习也能快速、自动地生成模型来分析更大、更复杂的数据从而快速的交付更准备的数据。通过建立精确的模型，企业可以更好的选择获利的机会，亦或是避免未知的风险。
人们之所以对机器学习重新产生兴趣是因为数据挖掘和贝叶斯分析比以往任何时候都更受欢迎。比如不断增长的数据量和类目复杂的可用数据，更便宜、更强大的计算处理能力，以及可接受的数据存储价位。
所有这些都意味着即便是在大规模的情况下，机器学习也能快速、自动地生成模型来分析更大、更复杂的数据从而快速的交付更准备的数据。通过建立精确的模型，企业可以更好的选择获利的机会，亦或是避免未知的风险。
创建一个好的机器学习体系需要具备哪些条件？
- 数据准备能力；
- 基本算法和高级算法
- 自动化和迭代流程
- 可扩展性
- 集成建模
机器学习中你所不知道的：
- 在机器学习中，目标对象被称为标签数据。
- 统计学中的一个变量在机器学习中成为一个特征。
- 统计学中的转换在机器学习中称为特征创建。
机器学习适用于哪些行业呢？
从事大量数据工作的许多行业都认识到了机器学习技术的价值。通过探知这些数据(通常是实时的)，企业能够更有效地工作，或获得高于竞争对手的优势。
- 金融行业
银行和金融业使用机器学习技术有两个主要目的:识别数据中的重要内幕，并防止欺诈。这些内幕可以明确投资机会，或帮投资者了解何时交易。数据挖掘还可以识别具有高风险个人资料的客户，或使用网络监控来确定欺诈性的警告信号。
- 政府部门
公共安全和公用事业等政府机构对机器学习有着特殊的需求。它们有需要深入分析的多种数据来源。例如，分析传感器数据可以帮他们找出提高工作效率和节省财力投入的方法。机器学习还可以识别欺诈行为，并缩小身份盗窃范围。
- 医疗行业
由于可穿戴设备和传感器的出现，机器学习在医疗行业呈现出了快速增长的趋势。可穿戴设备和传感器利用数据实时评估病人的健康状况。该技术可以帮助医学专家分析数据来鉴定病情态势或危险信号从而改进诊断和治疗。
- 零售行业
基于用户以往的购物记录网站推出用户喜欢的类目正是使用机器学习分析了用户的购买历史。零售商依靠机器学习来获取数据、分析数据，并将其用于个性化的购物体验、开展营销活动、优化商品价格、制定商品供应计划以及对更深入的了解客户。
- 能源行业
寻找新能源。分析地下矿产。预测炼油厂传感器故障。简化石油供应来提高效率和成本效益。机器学习在该行业的使用案例数量庞大，且还在不断增加。
- 运输行业
在运输行业，最关键的就是分析可以确定模式和趋势的数据，而这些数据是依赖于高效线路的制定和潜在问题的预测，而这都是为提高企业盈利服务的。机器学习的数据分析和建模是货运公司、公共运输业和其他运输系统的重要工具。
