机器学习的工作原理

机器学习发展的早期阶段仅停留在计算机识别数据模式的理论实验上。机器学习的新阶段不再只是存在理论上或是实验室中，而是真正被应用到生活中来。近期机器学习取得了突破性进展，能够为大数据应用程序提供更快速、更高效的算法。

机器学习是人工智能的一种形式，它采用算法和统计模型，让计算机用人类的方式去思考，能够总结经验并改进。机器学习的工作原理是通过探索大量数据找到规律，用可识别这些模式的模型来预测或描述新数据。

几乎所有通过数据定义的模式和规则都可以使用机器学习完成自动化处理。以前需要人工操作的任务，例如接听客户电话、记账、筛选简历，现在都能使用机器学习来完成，大幅提高了工作效率。

机器学习的两种主要技术

监督机器学习是利用带有标签的数据得到一个模型，然后使用这个模型对新样本进行预测的过程。

在监督学习中，需要对数据进行数据标注。我们向计算机提供一组标注数据点，称为数据集。构建的模型在数据集中学习，调整模型参数，在测试数据集中进行预测验证。在往期文章《训练数据是什么，如何应用于机器学习》中，有阐述过关于数据集的基本知识。

非监督机器学习可以找到数据的未知模式。在非监督学习过程中，算法使用未标注过的实例来学习数据的固定结构。以下是两种常见的非监督学习任务：

在聚类的过程中，我们尝试将数据点分到有意义的聚类中，使聚类中的元素具有相同的特征，因此聚类对于企业的市场细分有很大帮助。

降维模型通过对相似的属性进行分组来减少数据的变量数量，以训练出更高效的模型。

从实现数据输入自动化到更复杂的风险评估，机器学习有广泛的应用场景，包括客户服务、产品推荐、组织内部应用，它可以帮助公司简化运作流程，减少人工成本。

机器学习最有价值的部分在于算法能够识别人眼遗漏的内容，捕捉人工分析中易被忽视的问题。得益于自然语言处理、机器视觉和深度学习等认知技术，机器学习让人们能够专注于产品创新和完善服务质量的创造性任务。