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機器學習教計算機執行人和動物與生俱來的活動：從經驗中學習。機器學習算法使用計算方法直接從數據中“學習”信息，而不依賴于預定方程模型。當可用于學習的樣本數量增加時，這些算法可自適應提高性能。
機器學習算法可從能夠帶來洞察力的數據中發現自然模式，幫助您更好地制定決策和做出預測。醫療診斷、股票交易、能量負荷預測及更多行業每天都在使用這些算法制定關鍵決策。媒體網站依靠機器學習算法從數百萬種選擇中篩選出為您推薦的歌曲或影片。零售商利用這些算法深入了解客戶的購買行為。
實際環境中的應用程序
隨著大數據的增加，機器學習對于解決以下領域的問題變得尤為重要：
? 計算金融學，用于信用評估和算法交易
? 計算生物學，用于腫瘤檢測、藥物發現和 DNA 順序分析
? 能源生產，用于預測價格和負荷
? 汽車、航空航天和制造業，用于預見性維護
? 自然語言處理
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