简单来说，机器学习是一个过程，设计算法来教计算机如何操作数据并在输入数据时生成准确的模式和预测。借助各种算法，软件应用程序可以更准确地预测结果，无需任何显示的编程。

当馈送数据时，系统使用统计算法给出预测或模式作为输出，然后存储该新数据用于进一步处理。机器学习中的基本过程是从数据中搜索，查找并生成模式并触发程序操作。

在这个不断发展的世界中，机器学习带来了医疗保健，安全，家庭自动化等重要领域的变革。

为了使其更简单，以下是本博客中有关机器学习的主题。

机器学习如何运作？

机器学习基本上有两种类型，一种是监督，另一种是无人监督。当设计监督算法时，需要具有机器学习全面知识的数据科学家或分析师来设计输入和输出。因此系统使用馈送的信息来生成新数据。

在无监督的情况下，系统使用深度学习过程而不是接受训练以提供所需的输出，与监督学习相比，无监督学习所执行的任务更复杂，包括图像识别，自然语言识别等。

机器学习有哪些应用？

机器学习已经在日常生活中发挥作用，并使我们的生活比以往任何时候都更容易，以下是现实生活中的一些应用：

GPS /交通预测，导航服务等

机器学习让那些在新城市感到异化或在世界某个地方迷失的人更容易生活，通过GPS和导航服务，人们可以相应地通勤和计划他们的旅程。

个人助理，智能家居等

个人助理，如Alexa，Siri，小爱同学，Google智能助理，在日常生活中提供帮助。虚拟个人助理可以回答任何事情，您可以向他们询问方向，建议或商店信息等。

面部和语音识别应用程序

无论是面部解锁，各种相机过滤器还是语音搜索，机器学习都做出了所有可能的努力，让您的生活更加精彩和轻松。

机器学习的亮点

1.任务自动化

机器学习就是任务自动化，设计应用程序或机器学习算法，使得它们可以自动生成规则模式以提供所需的输出，这种自动化的特性使机器学习更接近人工智能和预测分析。

2.数据挖掘

机器学习通过自动化流程和任务来充当数据挖掘的福音，ML用于数据挖掘的各种过程包括数据库分析，信息生成，大数据生成，支持决策的假设生成等等。

3.模式和趋势很容易识别

使用机器学习的主要好处是通过分析大量数据来生成模式和趋势，如果不使用ML，人工通过手动处理准确生成所有模式可能是一项非常重要的任务。

4.描绘持续改进

当生成新模式或处理的数据量增加时，系统会获得用于改进的更新信息，通过持续处理，机器学习不断更新，无需停止和扩展其知识库。

5.消除人为干预

随着机器学习逐渐接管大多数领域，对人为干预的需求降至最低。您可以安装和使用任何ML应用程序，而无需让专家了解该过程。

机器学习的挑战

1.验证错误

机器学习功能的一个小漏洞是它计算结果并根据它存储的历史数据生成模式，这将导致提出关于验证数据是真实的问题，因为当前事实不包括在计算中。

2.预测受到限制

有许多约束会影响机器学习生成的模式或预测，其中一个主要问题是它会根据输入的数据给出预测，如果数据是伪造的或有偏差的，那么结果也会有偏差，计算机没有上下文，他们只是回答你的问题而不是提出问题。

3.难以诊断和纠正错误

机器学习使用各种统计复杂算法生成模式和输出这一事实使得诊断错误变得更加复杂，由于找到错误的任务是从巨大的数据池中一直回溯算法。

4.机器学习受时间影响

作为机器学习功能的基本原理是对历史数据的评估，等待更长的时间来获得准确的预测变得不可避免。系统需要不断的数据馈送，因为它从历史数据中学习以计算预测。

结论

我们尽力为您简要介绍使机器学习成为让生活更轻松的选择的亮点，机器学习还存在一些挑战，需要针对每个人的要求量身定制不同的方法。