什么是机器学习？它是如何工作的？
机器学习 是算法使用大量数据来学习如何更好地履行其职责的过程。
通常，机器学习程序从一组基本指令开始，并在与用户交互时进一步了解如何实现指令。
因此，虽然机器学习算法一开始可能不精确或不可靠，但它只会随着时间的推移而改进。
尽管人工智能和机器学习经常互换使用，但它们并不相同。相反，机器学习是人工智能的一个子集。
并非所有人工智能都是机器学习，但所有机器学 加拿大电话数据 习都是人工智能的一种形式。
例如，当您在网站上看到产品推荐时，这就是人工智能的一个例子。
幕后的机器学习算法利用客户提供的数据做出个性化的建议。
如果没有这些数据，算法可能会根据其他人的喜好提出建议，但对于特定客户来说，这可能并不准确。
机器学习的例子
我们上面列出的大多数示例都使用机器学习来适应周围环境并改善其工作。但是，对于实际机器学习的示例，我们可以看看以下内容：
预测文本
我们都遇到过自动更正的问题，意外地改变我们的词语以及改变我们信息的含义。
然而，先进的自动更正系统会收集您的短信习惯数据并了解您想要表达的意思。
随着时间的推移，它会适应你独特的语言习惯。这样，纠正就会更加准确和有用。
电子邮件过滤
从个人层面来说，电子邮件软件中的机器学习可以根据您将哪些邮件归类为垃圾邮件（或不需要的邮件）来了解需要过滤掉哪些邮件。
从商业层面来看，该编程可以根据品牌受众与品牌内容的互动方式自动细分品牌受众。
例如，如果有人点击特定链接，他们将被添加到特定类别。如果其他人没有打开任何电子邮件，他们就会进入重新定位活动。
卫生保健
随着数据，它们可以更好地发现早期预警信号。
这样，医生就能在病情失控之前发现潜在的有害状况。
何时使用机器学习
总体而言，对于任何大型和小型企业来说，自动化和预测分析都是机器学习的最佳用途。
自动执行各种任务——例如，机器学习程序可以分析来自社交媒体平台的数据，为每个用户策划内容。它还可以与您的关注者互动，并更多地了解他们，从而将他们转化为付费客户。
进行预测分析——例如，您可以向程序输入历史销售数据，看看它是否能找到任何模式。然后，您可能会发现某些产品在一天中的特定时间或不同季节的销量最好。最后，您可以使用这些数据来了解在任何给定时间应该推广哪些产品。
然而，如果使用一个相对较新的程序，最好让员工与算法进行交互，以使其更加智能，然后再将其部署到实际环境中。