機器學習 (ML) 是信息技術 (IT) 的支柱之一，可以定義為人工智能的一個子集。它們是一組強大的算法和模型，使計算機無需編程即可學習。機器學習正被廣泛應用于各個行業，以獲取關鍵業務洞察來解決業務問題。機器學習并不是一個全新的概念，已經有大約20年的歷史了。

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海量和種類數據的可用性、負擔得起的數據存儲以及更便宜和強大的計算處理導致對機器學習的興趣重新抬頭。

技巧

機器學習技術，如回歸、聚類、集成方法、遷移學習、分類、自然語言處理、神經網絡和深度學習、詞嵌入等，被應用于海量數據以檢索有價值的信息。它們用于多種與安全相關的程序，例如人臉檢測、語音識別、圖像分類、信號診斷等。

機器學習正以迅猛的速度在多個行業獲得認可，包括醫療保健、政府、汽車、BFSI 等。大多數行業都會產生大量數據，并且已經能夠認識到機器學習技術的潛力。

通過實時研究數據，組織可以更有效地工作。近年來，機器學習取得了令人振奮的進步，增強了其在廣泛應用中的能力。機器學習的算法進步和其他進步有望支持一系列領域的潛在變革性進步。

行業實例

在醫療保健領域，機器學習推動了系統的發展，這些系統正在幫助醫生更有效地進行診斷并為患者量身定制治療方案。

通過識別數據中的重要見解，技術在金融服務領域發揮著非常重要的作用。它們通過廣泛的數據挖掘幫助預防欺詐和識別機會。金融服務中的機器學習可以識別具有高風險特征的客戶或使用網絡監控查明欺詐的警告信號。

零售業一直是采用機器學習技術的領跑者。機器學習使推薦消費者購買的物品成為可能，機器學習分析購買或購買模式以做同樣的事情。在零售業，機器學習用于實施營銷活動、定制客戶購物經驗、價格優化、商品供應計劃等。

機器學習在石油和天然氣領域的應用非常廣泛，而且還在不斷擴大。目前的一些應用包括簡化石油分配、預測傳感器故障、分析地下礦物質以及識別新能源。

運輸業正在利用機器學習來實現模式和趨勢，從而使路線更高效。機器學習是物流和其他運輸公司的重要工具。

機器學習是計算機科學發展最快的領域之一。它挑戰了我們對隱私和同意等關鍵概念的理解，因為它增強了我們的分析能力。