Oracle:什么是机器学习?
时间:2019-08-22 来源:Oracle 点击:
次
机器学习是人工智能 (AI) 的一部分,旨在构建能够根据所使用的数据进行学习或改进性能的系统。人工智能是一个宽泛的术语,指的是模仿人类智能的系统或机器。机器学习和人工智能经常被人们放在一起讨论,这些术语有时可互换使用,但其含义并不相同。一个重要的区别是,尽管所有机器学习都是 AI,但并非所有 AI 都是机器学习。
如今,机器学习已在我们身边无处不在。当我们与银行交互、在线购物或使用社交媒体时,机器学习算法会发挥作用,让我们获得高效、顺畅和安全的体验。机器学习及其相关技术正在迅速发展,对于它的强大能力,我们只不过刚开始领略皮毛。
什么是机器学习?
机器学习是人工智能 (AI) 的一部分,旨在构建能够根据所使用的数据进行学习或改进性能的系统。人工智能是一个宽泛的术语,指的是模仿人类智能的系统或机器。机器学习和人工智能经常被人们放在一起讨论,这些术语有时可互换使用,但其含义并不相同。一个重要的区别是,尽管所有机器学习都是 AI,但并非所有 AI 都是机器学习。
如今,机器学习已在我们身边无处不在。当我们与银行交互、在线购物或使用社交媒体时,机器学习算法会发挥作用,让我们获得高效、顺畅和安全的体验。机器学习及其相关技术正在迅速发展,对于它的强大能力,我们只不过刚开始领略皮毛。
“Traditionally what we see is people not being able to work together.Adding machine learning to Oracle Analytics Cloud ultimately helps people organize their work and build, train, and deploy these data models.It's a collaboration tool whose value is in accelerating the process and allowing different parts of the business to collaborate, giving you better quality and models for you to deploy.” — Oracle分析事业部产品战略副总裁 Rich Clayton
算法是驱动机器学习的引擎。通常,目前使用的机器学习算法主要有两种:监督学习和无监督学习。两者之间的区别在于如何通过学习数据做出预测。
监督机器学习
监督机器学习算法最为常用。在该模型下,数据科学家可以作为向导,告诉算法它应该得出什么结论。就像孩子通过在图画书中记住水果来学习识别水果一样,在监督学习中,算法是由已经标记并具有预定义输出的数据集进行训练的。
监督机器学习的例子包括算法,如线性和逻辑回归,多类别分类和支持向量机。
无监督机器学习
无监督机器学习使用一种更独立的方法,计算机会学习识别复杂的过程和模式,而不需要人类提供密切、持续的指导。无监督机器学习包括根据没有标签的数据或特定的、定义好输出的数据进行训练。
继续使用幼儿教学作类比,无监督机器学习类似于孩子通过观察颜色和图案来识别水果,而不是在老师的帮助下记住水果的名字。孩子会寻找图像之间的相似性并对其进行分组,并为每一个小组分配自己的新标签。无监督机器学习算法的例子包括 k 均值聚类、主成分和独立分量分析以及关联规则。
选择方法
哪种方法更符合您的需求?选择监督还是无监督机器学习算法通常取决于一些与数据结构和数据量相关的因素以及所应用的具体用例。机器学习已经在许多行业蓬勃发展,用于支持各种业务目标和用例,包括:
业务目标:客户终身价值建模
客户终身价值建模对于电子商务业务至关重要,但同时也适用于许多其他行业。在此模型中,组织使用机器学习算法来识别、理解和留住有价值的客户。这些价值模型将评估大量的客户数据,以确定最大的消费者,品牌最忠实的拥护者,或者这些特质的组合。
客户终身价值模型在预测各客户在特定时期内为企业带来的未来收入方面尤其有效。这些信息让组织能够将营销工作的重点放在鼓励高价值客户更加频繁地与品牌进行互动上。客户终身价值模型还可以帮助组织将其营销支出精准用于吸引与现有高价值客户相类似的新客户。
|
相关文章
- 机器学习产业Longlist长名单(TOP44) 机器学习 人工智能 标杆企业
- 全球及中国机器学习行业发展研究报告(2024-2030年版) 机器学习 人工智能 机器学习报告
- 《全球机器学习行业技术及市场前景展望报告》(全球技术及市场版) 机器学习 人工智能 机器学习报告
- AI,机器学习和深度学习之间有什么区别? AI 机器学习 深度学习
- 人工智能,机器学习和深度学习之间有什么区别? 人工智能 机器学习 深度学习 AI GPU
- 中国机器视觉行业技术标准 机器视觉 政策 技术政策 技术标准
- 2016-2030年全球机器视觉行业市场规模及预测 机器视觉 数据 大数据
- 2022-2030年全球机器视觉应用领域市场规模及数据预测 机器视觉 数据 大数据
- 2022-2030年全球机器视觉应用领域市场规模及数据预测 机器视觉 数据 大数据
- 全球机器视觉产业链竞争情况 机器视觉 数据 大数据
- 中国智能制造主要环节机器视觉应用场景 智能制造 机器视觉
- 2016-2030年中国机器视觉行业生命周期 机器视觉 数据 大数据
- 2016-2030年中国机器视觉行业市场规模及预测 机器视觉 数据 大数据
- IIM信息:全球及中国机器视觉行业分析 机器视觉 机器视觉报告 研究报告
- 中国机器视觉领域企业竞争格局 机器视觉 标杆企业
- 2021-2023年中国机器视觉行业市场占有率及集中度 机器视觉 标杆企业
- 2020-2023年中国机器视觉行业重点企业海内外业务占比 机器视觉 标杆企业
- 中国机器视觉重点企业技术领域与重点技术 机器视觉 标杆企业
- 第104届中国电子展 电子元器件 集成电路 电子 物联网 展会论坛
- 全球手机市场及中国品牌出海市场营销研究报告(2024Q2) 手机 研究报告 手机报告
- 第七届全球电子技术(重庆)展览会 传感器 机器人 智能制造 智慧工厂 工业自动化 展会论坛
- IIM信息发布《全球手机市场及中国品牌出海市场营销研究报告(2024Q2)》 手机 研究报告 手机报告
- 工业和信息化部 国家标准化管理委员会关于印发物联网标准体系建设指南(2 物联网 政策 产业政策 技术政策
- 《物联网标准体系建设指南(2024版)》一图读懂 物联网 政策 产业政策 技术政策
- 工业机器人行业规范条件(2024版)工业机器人行业规范条件管理实施办法(2 工业机器人 机器人 政策 产业政策 技术政策
- 强制性国家标准GB 44497-2024《智能网联汽车 自动驾驶数据记录系统》 智能网联汽车 车联网 自动驾驶 政策 产业政策 技术政策 技术标准
- 工信部:强制性国家标准GB 44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》 信息安全 政策 技术政策 技术标准
- 强制性国家标准GB 44496-2024《汽车软件升级通用技术要求》 汽车软件 政策 技术政策 技术标准 车联网 智能汽车 智能网联汽车
- 关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知(工信部联通信〔2024〕1 新型信息基础设施 智算中心 超算中心 边缘数据中心 政策 产业政策
- 一图读懂《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》 新型信息基础设施 智算中心 超算中心 边缘数据中心 量子计算 区块链 政策 产业政策
- VisionChina2024(深圳) 机器视觉 展会论坛
- VisionChina2024(深圳)招展 机器视觉 展会论坛
- 2025第十二届广州国际汽车零部件加工技术及汽车模具展览会 智能汽车
- 104届中国电子展 电子 电子信息 展会论坛
- 2025广州国际智能机器人展览会 机器人 工业机器人 服务机器人 展会论坛