机器学习是什么？定义、类型与应用全解析 第1张

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机器学习中的算法分为不同的类别。

您所看到、听到和做的一切都是数据。您只需以正确的方式捕获这些数据即可。

如今，数据无处不在。从网站和智能手机上的日志到健康设备，我们都在不断地创建数据。世界上 90% 的数据都是在过去 18 个月内创建的。

这个问题没有简单的答案。这取决于您要解决的问题、收集增量数据的成本以及数据带来的收益。为了简化机器学习中的数据理解，以下是一些指导原则：

数据大致可分为两类：

机器学习模型可以处理结构化数据和非结构化数据。但是，您需要先将非结构化数据转换为结构化数据。

既然您已经掌握了机器学习的基础知识，您可能会问它还有哪些其他应用，以及它们如何影响我们的生活。除非你一直与世隔绝，否则你的生活已经深受机器学习的影响。

让我们来看几个我们已经运用机器学习成果的例子：

虽然机器学习在过去几年取得了巨大的进步，但仍有一些重大挑战亟待解决。这是一个活跃的研究领域，我预计很快就会有人投入大量精力来解决这些问题。

机器学习是席卷全球的人工智能革命的核心。这使得人们更有必要了解它并探索其潜力。虽然它并非解决所有问题的灵丹妙药，但它为未来提供了一个充满希望的框架。目前，我们正在目睹人工智能发展与道德把关之间的斗争，而道德把关正是为控制它而设立的。随着这项技术的日益普及，人们很容易因为关注其实用性而忽视其风险，这是过去的一个严重错误。但有一点是肯定的，那就是未来的前景一片光明。