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如今，機器學習是最常見的人工智能形式之一，并且經常為我們每天使用的許多數字商品和服務提供支持。
在本文中，你將了解更多關于機器學習是什么的信息，包括它的工作原理、不同類型以及它在現實世界中的實際應用。我們將探討機器學習帶來的好處和危險，最后，你會發現一些具有成本效益、靈活的課程，可以幫助你進一步了解機器學習。
一、機器學習定義：
機器學習是人工智能(AI)的一個子領域，它使用在數據集上訓練的算法來創建能夠在無需人類干預的情況下預測結果和分類信息的自學習模型。如今，機器學習被用于廣泛的商業目的，包括根據消費者過去的購買行為向他們推薦產品、預測股市波動以及將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
在通常的用法中，“機器學習” 和 “人工智能” 這兩個術語由于當今世界中機器學習在人工智能目的中的廣泛應用而經常互換使用。但是，這兩個術語有明顯的區別。雖然人工智能指的是創造具有類似人類認知能力的機器的總體嘗試，但機器學習具體指的是使用算法和數據集來實現這一目標。
二、示例和用例：
機器學習通常是當今世界上使用的最主流的人工智能技術類型。你在日常生活中可能接觸過的一些最常見的機器學習示例包括：
像在亞馬遜、Spotify 或 Netflix 上找到的推薦引擎，為你推薦產品、歌曲或電視節目。
語音識別軟件，允許你將語音備忘錄轉換為文本。
銀行的欺詐檢測服務自動標記可疑交易。
自動駕駛汽車和駕駛輔助功能，如盲點檢測和自動停車，提高了整體車輛安全性。
三、機器學習是如何工作的?
機器學習算法在訓練數據集上進行建模以創建一個模型。當新的輸入數據被引入到經過訓練的機器學習算法中時，它會使用所開發的模型進行預測。
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閱讀原文：http://m.brains-tank.com/news/23077_61.html
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