人工智能和機器學習的前世此生

若是正確的利用模式識別進行商業預測和決策，那麼會爲企業帶來巨大的利益。機器學習（ML）研究這些模式，並將人類決策過程編碼成算法。這些算法能夠被應用到幾個實例以得出有意義的結論。在這篇文章中，咱們將瞭解一些機器學習的基礎、工做原理及特色。

舉例來了解機器學習

經研究預測，截至到2020年，企業採用機器學習、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裏帶走超過1兆2000億美圓。

數據是機器學習的關鍵。算法從必定數量的數據中學習，而後應用這種學習來作出明智的決策。Netflix有一個很好的關於下一個你想看的節目的想法，Facebook能夠在照片中識別你和你的朋友，這要感謝機器學習.。

機器學習是關於自動執行任務的，它的應用跨越了普遍的行業領域。數據安全公司可使用機器學習來追蹤惡意軟件，而金融公司可使用它來加強其盈利能力這裏有個例子，讓咱們考慮一個手電筒，不管何時，當「黑暗」一詞出如今一個短語中的時候，它就會被程序打開。咱們將使用的幾個短語做爲關於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

爲了解決業務的複雜性，並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。一些編程語言來來每每，而一些被相關的、保留的還在經歷着考驗。這兩個編程語言在機器學習和人工智能的圈子裏是最強大的。還有其餘語言如java、C++、Julia、SAS、MATLAB、Scala，還有不少。然而，咱們討論的僅限於Python和R這兩個語言.

Python不只流行，還很簡單，而且功能衆多。它是一種能在全部主流平臺上使用的便攜式編程語言，如Linux、Windows、MAC和UNIX。Python不只做爲Web應用開發的通用語言，並且還能夠做爲科學計算、數據挖掘和分析的專用語言。若是有一種在招聘人員中最喜歡的機器學習和AI的編程技術，那就確定是Python了。

R語言是適用於機器學習的另外一種編程語言，而且它與統計學家和數學家有着密切的聯繫。如今，雖然機器學習自己與統計學的原理密切相關，可是R做爲機器學習語言能夠帶來巨大的好處。若是你但願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，很方便地用於數據分析。

機器學習算法的工做原理

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。所以，必須有大量的實例，以供機器學習算法用來理解系統的行爲。如今，當機器學習算法與新類型的數據一塊兒出現時，系統將可以生成相似的預測。瞭解機器學習算法的不一樣組成部分和它們之間的相互關係，可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，從而致使輸出。