機器學(xué)習(xí)強調(diào)3個關(guān)鍵詞：算法、經(jīng)驗和性能。在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過算法構(gòu)建出模型，然后用訓(xùn)練模型測試已有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行評估，如果評估達(dá)到要求，就將模型應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境中，如果該模型沒有很好的表現(xiàn)，那么就需要重新調(diào)整算法參數(shù)，最終獲得一個滿意的模型來處理其他的數(shù)據(jù)。機器學(xué)習(xí)技術(shù)和方法已經(jīng)被成功應(yīng)用到多個領(lǐng)域，如個性化推薦系統(tǒng)、計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及智能機器控制等領(lǐng)域。機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，可以應(yīng)用于各行各業(yè)，與人們的生活息息相關(guān)。以下是機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的常見領(lǐng)域。

機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，可以應(yīng)用于各行各業(yè)，與人們的生活息息相關(guān)。以下是機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的常見領(lǐng)域。

1、電子商務(wù)

機器學(xué)習(xí)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用主要涉及搜索、廣告、推薦3個方面，在機器學(xué)習(xí)的參與下，搜索引擎能夠更好地理解語義，對用戶搜索的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，同時它可以對點擊率與轉(zhuǎn)化率進(jìn)行深度分析，更有利于用戶選擇符合自己需求的商品。

2、醫(yī)療

普通醫(yī)療體系并不能永遠(yuǎn)保持精準(zhǔn)且快速的診斷，在目前的研究階段中，技術(shù)人員利用機器學(xué)習(xí)對上百萬個病例數(shù)據(jù)庫的醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行圖像識別及分析，并訓(xùn)練模型，幫助醫(yī)生做出更為精準(zhǔn)高效的診斷。

3、金融

機器學(xué)習(xí)正在對金融行業(yè)產(chǎn)生重大的影響，在金融領(lǐng)域最常見的應(yīng)用是過程自動化，該技術(shù)可以替代體力勞動，從而提高生產(chǎn)力。摩根大通推出了利用自然語言處理技術(shù)的智能合同的解決方案，該解決方案可以從文件合同中提取重要數(shù)據(jù)，大大節(jié)省了人工體力勞動成本。機器學(xué)習(xí)還可以應(yīng)用于風(fēng)控領(lǐng)域，銀行通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，監(jiān)控賬戶的交易參數(shù)，分析持卡人的用戶行為，從而判斷該持卡人的信用級別。

以上我們介紹了“機器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用的領(lǐng)域”，如果對機器學(xué)習(xí)感興趣可以了解黑馬程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程。

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