機器學習有什麼用

1. 機器學習這些概念有什麼區別

首先關注什麼是機器學習？
機器學習有下面幾種定義：
機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能。
機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。
機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標准。
一種經常引用的英文定義是：
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
通俗一點的解釋就是，機器學習演算法可以從過去已知的數據中學習數據隱藏的規律，利用這些學習來的規律，在給定一定輸入的情況下，對未來進行預測。
機器學習的應用領域有哪些？
機器學習已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人等眾多領域。
機器學習演算法的分類以及這些分類之間的區別是什麼？
廣義來說，有三種機器學習演算法：① 監督式學習，② 非監督式學習，③ 強化學習，以下分別介紹這三種方法的區別。
監督式學習
定義：從給定的訓練數據集中學習出一個函數，當新的數據到來時，可以根據這個函數預測結果。監督學習的訓練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特徵和目標。訓練集中的目標是由人標注的。常見的監督學習演算法包括線性回歸分析和邏輯回歸分析。
監督式學習的例子有：線性回歸、決策樹、隨機森林、K – 近鄰演算法、邏輯回歸等。
非監督式學習
定義：與監督學習相比，訓練集沒有人為標注的結果。常見的無監督學習演算法有聚類。這種分析方式被廣泛地用來細分客戶，根據干預的方式分為不同的用戶組。
非監督式學習的例子有：關聯演算法和 K – 均值演算法。
強化學習
定義：通過觀察來學習做成如何的動作。每個動作都會對環境有所影響，學習對象根據觀察到的周圍環境的反饋來做出判斷。這個演算法訓練機器進行決策。它是這樣工作的：機器被放在一個能讓它通過反復試錯來訓練自己的環境中。機器從過去的經驗中進行學習，並且嘗試利用了解最透徹的知識作出精確的判斷。
強化學習的例子有：馬爾可夫決策過程。
常見的機器學習演算法有哪些？
線性回歸
邏輯回歸
決策樹
SVM
樸素貝葉斯
K最近鄰演算法
K均值演算法
隨機森林演算法
降維演算法
Gradient Boost 和 Adaboost 演算法

2. 機器學習都有什麼用

數據安全性

惡意軟體是一個越來越嚴峻的問題。2014年，卡巴斯基實驗室稱，它每天檢測到的新惡意軟體文件數量達到32.5萬。不過，以色列深度學習技術公司DeepInstinct公司指出，各個新惡意軟體通常都有跟舊版本一樣的代碼——只有2%到10%的惡意軟體文件出現迭代變化。他們的學習模型能夠辨別那2%到10%的變異惡意軟體，在預測哪些文件是惡意軟體上有著很高的准確率。在其它情況下，機器學習演算法能夠發現雲端數據如何被訪問方面的模式，能夠報告或可預測安全問題的異常情況。

個人安全

如果你要坐飛機或者出席重要的公共活動，你幾乎肯定要排長隊去等候安檢。不過，機器學習正被證明是一項很有價值的安檢資產，能夠幫助避免誤報情況，以及發現機場、體育場、音樂會等的人工安檢人員可能會遺漏的東西。它能夠大大加速安檢流程，同時也能夠提高人們在重要活動中的人身安全。

金融交易

許多人都非常渴望能夠預測股票市場的走勢，因為這樣就能夠佔得先機大賺特賺。相比人類，機器學習演算法要更接近於預測市場走勢。很多知名的交易公司都在利用專有系統來預測和高速執行高交易量的交易。這些系統很多都依賴於概率，不過即便成功概率相對較低，交易如果交易量很高，又或者高速執行，也能夠給那些公司帶來豐厚的收益。在處理分析海量的數據和交易執行速度上，人類顯然無法跟機器相提並論。

醫療保健

相比人類，機器學習演算法能夠處理更多的信息，發現更多的模式。有研究利用計算機輔助診斷技術（CAD）來研究患上乳腺癌的女性早期的乳房X線掃描照。對於52%的乳腺癌案例，該計算機識別該病的時間比正式確診要早上足足一年。此外，機器學習能夠被用來理解大群體疾病的風險因素。Medecision公司開發的演算法能夠通過鑒別8個變數來預測糖尿病患者可避免的住院治療。

個性化營銷推廣

你對你的顧客越了解，你就越能夠給他們提供好的服務，你賣出的東西也就會越多。這是個性化營銷的基礎。也許，你曾碰到過這樣的情況：你在網上商店上瀏覽某件產品，但沒有買，而過了幾天後，你在瀏覽各個不同的網站上都會看到那款產品的數字廣告。這種個性化營銷其實只是冰山一角。企業能夠進行全方位的個性化營銷，如具體給顧客發送什麼樣的電子郵件，給他們提供什麼直效郵遞和優惠券，給他們「推薦」什麼產品。這一切都是為了提高交易達成的可能性。

詐騙檢測

機器學習正變得越來越擅長發現各個領域的潛在詐騙案例。例如，PayPal正利用機器學習技術來打擊洗黑錢活動。該公司擁有工具來比較數百萬筆交易，能夠准確分辨買賣家之間的正當交易和欺詐交易。

產品服務推薦

如果你常常使用像亞馬遜或者Netflix這樣的服務，那你應該很熟悉機器學習的這一用途。智能機器學習演算法會分析你的活動，並將其與數百萬其他的用戶的活動進行比較，從而判斷你可能會喜歡購買什麼產品，喜歡觀看什麼視頻內容。這些推薦技術正變得越來越智能，例如，它們能夠判斷你可能是買特定商品作為禮物（而非買給自己），又或者識別出有不同電視觀看偏好的其他家庭成員。

在線搜索

谷歌及其競爭對手正利用機器學習來不斷提升旗下搜索引擎的理解能力，這可能是該技術最有名的使用案例。每一次你在谷歌上進行搜索，該程序就會觀察你對搜索結果的響應方式。如果你點擊最上面的那條搜索結果，且停留在該結果指向的網頁上，那谷歌就可以斷定你得到里你想要尋找的信息，該搜索是成功的。而如果你點擊第二頁的搜索結果，又或者沒有點擊當中的任何搜索結果而輸入新的搜索詞，那谷歌可以斷定其搜索引擎沒能給你帶來你想要的搜索結果——該程序能夠從那一錯誤中學習，以便未來帶來更好的搜索結果。

自然語言處理（NLP）

自然語言處理正被用於各個領域的各類令人興奮的應用當中。有自然語言的機器學習演算法能夠替代客戶服務人員，能夠更加快速地給客戶提供他們所需的信息。它正被用於將合同中艱深晦澀的法律措辭轉變成簡單易懂的普通語言，也被用於幫助律師整理大量的信息，提高案件准備效率。

智能汽車

IBM最近對汽車行業的高管的調查結果顯示，74%預計智能汽車將會在2025年正式上路行駛。智能汽車將不僅僅整合物聯網，還會了解車主和它周圍的環境。它會自動根據司機的需求調整內部設置，如溫度、音響、座椅位置等等。它還會報告故障，甚至會自行修復故障，會自動行駛，會提供交通和道路狀況方面的實時建議。

3. 深度學習對機器學習有什麼樣的影響

機器學習要解決的，是這種問題：

4. 機器學習有什麼用

人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人醫療用於各類擬合預測金融高頻交易互聯網數據挖掘、關聯再具體一點，比如水產的水質預測比如無人汽車，應用了機器學習和神經網路

5. 機器學習演算法有哪些最常用是哪些幾種有什麼優點

樓主肯定對機器學習了解不多才會提這種問題。這問題專業程度看起來和「機器學習工程回師」這詞彙答一樣。
機器學習，基礎的PCA模型理論，貝葉斯，boost,Adaboost,
模式識別中的各種特徵，諸如Hog，Haar,SIFT等
深度學習里的DBN，CNN，BP，RBM等等。
非專業出身，只是略懂一點。

沒有常用的，只是針對需求有具體的設計，或者需要自己全新設計一個合適的演算法，現在最熱門的算是CNN(convolutional neural networks)卷積神經網路了。
優點:不需要訓練獲取特徵，在學習過程中自動提取圖像中的特徵，免去了常規方法中，大量訓練樣本的時間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識別結果。一般都能95%+的正確率。
缺點：硬體要求高，CUDA的並行框架算是用的很火的了。但是一般的台式機跑一個Demo花費的時間長資源佔用高。不過這也是這塊演算法的通病。

6. 機器學習有什麼意義

計算機程序的功能得到提高。有些問題程序員也一下子說不清楚，想不明專白。這時就告訴屬機器，問題是怎麼樣的，要怎麼學習，程序會自動進行學習。這樣得到的程序就可以解決問題了。
比如下象棋的程序。程序員也不知道怎麼下象棋好，或者知道怎麼下也不知道寫成代碼。這時機器學習就有用了。

7. 機器學習中常用的方法有什麼

機器學習中常用的方法有LR，SVM，集成學習，貝葉斯

8. 機器學習都有什麼用

人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
醫療用於各類擬合預測
金融高頻交易
互聯網數據挖掘、關聯
再具體一點，比如水產的水質預測
比如無人汽車，應用了機器學習和神經網路

9. 聯邦機器學習有什麼作用

騰訊安全聯邦學習應用服務（FLAS）能夠充分釋放大數據的生產力，還可以解決隱私保護問題，現在在不少領域都有應用的。。望採納我的答案，不勝感激。如果還有什麼需要，可以追問，謝謝！