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人們可能聽說過很多機器學習的用例。例如參加會議、分享人工智能技術的LinkedIn帖子、以及博客文章都有所提及。雖然人們都知道機器學習這個術語，但在多大程度上理解了機器學習的含義?

對于IT或數據科學領域的行業專家來說，他們非常精通這些技術。然而對于那些沒有行業背景的人來說，這個術語必須得到適當的解釋。由于對機器學習有一些含糊的解釋，也帶來了許多令人迷惑的誤解。

什么是機器學習?

機器學習涉及從數據中學習。簡而言之，它有助于處理收集的數據以提供更好的結果。無論規模大小，每個企業都在收集隨著時間累積的信息。由于種類繁多，因此通過人工篩選這些數據并非易事。

機器學習可以通過整理并分析數據來幫助企業解決日常問題。機器學習是人工智能的一部分，有時這兩個術語可以互換使用，具體取決于其使用方式和要求。通過機器學習使用正確的算法處理數據可以節省大量時間。

機器學習的歷史

機器學習這個術語最初是在1949年由Donald Hebb在其著作《行為的組織》中描述腦細胞相互作用的模型時提出的。然而那時并沒有對機器學習給出一個很清楚的解釋。直到上世紀50年代才取得突破。

在上世紀50年代，IBM公司計算專家Arthur Samuel開發了一個跳棋游戲的計算機程序。該程序只需要很小的存儲空間，他根據棋子在棋盤上的位置建立了一個計分系統。該系統可以計算出雙方獲勝的機會。

隨著時間的推移，機器學習技術得到了很大的發展。如今，人們喜歡語音、人臉識別和相機濾鏡各種功能，甚至可以在上網時創建機器學習基礎設施。

常見難點以及解決方法

就像任何程序或項目一樣，總會出現一些問題。以下是人們需要關注的機器學習應用中的一些常見痛點：

(1)需要實現自動化嗎?

由于網上有很多關于機器學習的文章，很難區分這些信息是否真實。有許多程序和軟件涉及到機器學習的使用，其選擇是無止境的。但是在選擇使用哪種軟件之前，首先要了解要解決的問題以找到正確的解決方案。

采用自動化可以解決一些常見的業務問題，但是在采用涉及機器學習的自動化技術之前，有些問題需要更深入地研究。

需要記住這一點：機器學習可以幫助實現自動化，但是并非所有的自動化技術都需要機器學習。

(2)數據質量

機器學習在數據具有更高質量時才更有效。許多企業依靠機器學習和人工智能來簡化他們的工作，其中包括找到工作場所問題的最佳解決方案。因此，在使用機器學習和與其相關的程序時，提供的數據應該準備充分且干凈完整，以產生更準確的結果。

(3)基礎設施

由于機器學習的運行速度如此之快，因此它需要大量的數據處理能力，其完成的工作量也需要采用先進的硬件。因此，在企業采用機器學習并探索其功能之前，需要確保已經更新技術和硬件，以確保滿足性能需求。

采用新技術可能會花費很多成本，但是一旦成功使用，就會有所回報。企業可以嘗試升級當前系統中的一些硬件，并擴展存儲容量。

(4)實施

機器學習非常復雜，并且當企業選擇深入研究這一領域時，需要得到專家的指導和幫助。切換到不同類型的程序可能會造成混亂，并且需要花費大量時間進行調整。還要注意其他事項，例如安全性。因此，企業應尋求實施合作伙伴的幫助，其合作伙伴可以指導他們完成整個過程。

通常合作伙伴是精通機器學習技術的IT專家。他們可以幫助企業確定最適合的機器學習和其他程序。同樣，他們可以發現異常，進行預測性分析，可以更輕松地為企業的需求建模。

(5)技術資源數量

機器學習和人工智能是相對較新的行業，這意味著這一領域的技術人員并不多。因此，需要采用機器學習技術的企業可能缺乏相應的人才。由于能夠提供最佳支持的專業人員數量有限，因此外包服務的費用很高，特別是可以提供更高工作質量的人員。

機器學習會毀滅人類嗎?

關于機器學習有很多有趣的故事，其中的一個說法是機器學習可能會毀滅人類。人們擔心人工智能和機器學習可能過于聰明，并且與人類相比更會學習知識。因此，他們認為機器學習是一股不容忽視的力量，將使人類面臨威脅。

人們發現機器學習很危險是因為在電影中的機器人傷害人類并占領整個世界，機器學習技術可能就會如此，因此必須終止。專家指出，盡管人工智能通過人工神經連接設法理解大腦系統，但機器主宰世界的可能性并不存在。

結論

機器學習對于人類來說是有益的技術。盡管機器學習仍有一些內容需要重新審視和研究，但不可否認，它使人們的工作和生活變得更好。雖然機器學習的概念很難理解，但隨著時間的推移，專家可以用一種更簡單的方式表達。機器學習如今仍處于開發階段，專家需要更多的努力才能挖掘其所提供的更多功能。