深入解析人工智能机器学习

机器学习是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。机器学习是人工智能领域的一部分，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。接下来小编带你一起看看机器学习相关信息：

机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。

机器学习的工作方式：

1、选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据；

2、模型数据：使用训练数据来构建使用相关特征的模型；

3、验证模型：使用你的验证数据接入你的模型；

4、测试模型：使用你的测试数据检查被验证的模型的表现；

5、使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测；

6、调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现；

机器学习有很多应用场景：

快速三维地图测绘和建模：要建造一架铁路桥，PwC 的数据科学家和领域专家将机器学习应用到了无人机收集到的数据上。这种组合实现了工作成功中的精准监控和快速反馈。

增强分析以降低风险：为了检测内部交易，PwC 将机器学习和其它分析技术结合了起来，从而开发了更为全面的用户概况，并且获得了对复杂可疑行为的更深度了解。

预测表现最佳的目标：PwC 使用机器学习和其它分析方法来评估 Melbourne Cup 赛场上不同赛马的潜力。