机器学习简要介绍
机器学习 (ML) 采用算法和统计模型，使计算机系统能够在大量数据中找到规律，然后使用可识别这
些模式的模型来预测或描述新数据。
什么是机器学习？其工作原理是什么？
简而言之，机器学习就是训练机器去学习，而不需要明确编程。机器学习作为
AI
的一个子集，以其
最基本的形式使用算法来解析数据、学习数据，然后对现实世界中的某些内容做出预测或判断。
换句话说，机器学习使用算法从输入到机器学习平台的数据中自动创建模型。典型的程序化或基于规
则的系统获取程序化规则中的专家知识，但当数据发生变化时，这些规则可能会变得难以更新和维护。
机器学习的优势在于，它能够从越来越多输入算法的数据中学习，并且可以给出数据驱动的概率预测。
这种在当今大数据应用中快速有效地利用和应用高度复杂算法的能力是一种相对较新的发展。
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