摘要：?閱讀本文以了解更多關于人工智能、機器學習和深度學習方面的知識，以及它們對商業化意味著什么。

如果正確的利用模式識別進行商業預測和決策，那么會為企業帶來巨大的利益。機器學習（ML）研究這些模式，并將人類決策過程編碼成算法。這些算法可以被應用到幾個實例以得出有意義的結論。在這篇文章中，我們將了解一些機器學習的基礎、工作原理及特點。

舉例來了解機器學習

經研究預測，截至到2020年，企業采用機器學習、人工智能和深度學習、物聯網（IOT）以及大數據將從他們那些不太知情的同行那里帶走超過1兆2000億美元。

數據是機器學習的關鍵。算法從一定數量的數據中學習，然后應用這種學習來做出明智的決策。Netflix有一個很好的關于下一個你想看的節目的想法，Facebook可以在照片中識別你和你的朋友，這要感謝機器學習.。

機器學習是關于自動執行任務的，它的應用跨越了廣泛的行業領域。數據安全公司可以使用機器學習來追蹤惡意軟件，而金融公司可以使用它來增強其盈利能力這里有個例子，讓我們考慮一個手電筒，無論什么時候，當“黑暗”一詞出現在一個短語中的時候，它就會被程序打開。我們將使用的幾個短語作為關于手電筒的機器學習算法的輸入數據。

用程序語言來表達機器學習

為了解決業務的復雜性，并帶來機器學習的技術創新，編程語言和框架技術不斷地被引入和更新。一些編程語言來來往往，而一些被相關的、保留的還在經歷著考驗。這兩個編程語言在機器學習和人工智能的圈子里是最強大的。還有其他語言如java、C++、Julia、SAS、MATLAB、Scala，還有很多。然而，我們討論的僅限于Python和R這兩個語言.

Python不僅流行，還很簡單，并且功能眾多。它是一種能在所有主流平臺上使用的便攜式編程語言，如Linux、Windows、MAC和UNIX。Python不僅作為Web應用開發的通用語言，而且還可以作為科學計算、數據挖掘和分析的專用語言。如果有一種在招聘人員中最喜歡的機器學習和AI的編程技術，那就肯定是Python了。

R語言是適用于機器學習的另一種編程語言，并且它與統計學家和數學家有著密切的聯系。現在，雖然機器學習本身與統計學的原理密切相關，但是R作為機器學習語言可以帶來巨大的好處。如果你希望在大數據中解決模式問題，R語言是最佳選擇，它是由統計學家和科學家設計的，很方便地用于數據分析。

機器學習算法的工作原理

機器學習算法評估一個用一種特殊的數據來泛化的預測模型。因此，必須有大量的實例，以供機器學習算法用來理解系統的行為。現在，當機器學習算法與新類型的數據一起出現時，系統將能夠生成類似的預測。了解機器學習算法的不同組成部分和它們之間的相互關系，可以使機器學習任務變得更加容易。

機器學習算法有一個結構化的學習組件，使他們有能力理解輸入數據中的模式，從而導致輸出。

輸入數據?->?模式?->?機器學習算法?->?推斷/輸出

這里讓"Y"表示未來的預測結果，讓"X"表示輸入的實例.那么,我們得出這個表達式:

Y=f (X)

其中“Y”也稱為映射函數，“f”稱為目標函數。“f”總是未知的，因為它在數學上是無法確定的。因此，機器學習被用來獲得目標函數的近似值，“f”。機器學習算法考慮到關于目標函數的幾個假設，并用一個帶有評估的假設來開始。為了得到輸出的最佳估值，進行了大量的假設迭代。正是這種假設使得機器學習算法能夠在短時間內得到一個更好地逼近目標函數的近似值。

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人工智能vs機器學習vs深度學習

你的愿望永遠不會被模糊所混淆。人工智能、機器學習和深度學習是經常可以交替使用的概念，這或多或少地加重了與這些概念相關聯的已經存在的混淆程度。讓我們領會這些概念，直截了當地理解它們的內涵和之間的細微差別。

人工智能是一個比機器學習更廣泛的概念。它是關于將人類的認知智能如何傳授給計算機的過程。任何機器使用算法以智能方式執行任務，這就是展現的人工智能。

機器學習是人工智能的一個子集。它是關于機器從一組數據中學習的能力。通過信息處理的這種學習增強了算法，從而提供更好的評估和對未來的預測。

深度學習深入機器學習，可以被認為是機器學習的一個子集。神經網絡允許計算機模仿人類的大腦。就像我們的大腦天生的具有識別歸類和分類信息的模式一樣，神經網絡也為計算機實現了同樣的功能。深度學習有時也被稱為深度神經網絡，因為決策樹的嵌套層次結構的層數是數以百萬計的數據節點。

讓你的機器學習人工智能認證計數

自從第一次工業革命以來，機器就一直驅動著我們的生活方式，使之成為當今工業4.0的趨勢。因此，在某種程度上有必要通過讓你很好地了解一個強大的技術平臺，如機器學習、人工智能和深度學習，成為這一革命的一個組成部分。一旦你完成了它的來龍去脈，成功就在眼前擁抱你！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能和机器学习的前世今生的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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