机器学习的优缺点

它是一种人工智能，可以使软件更准确地预测结果。机器学习使用算法和历史数据来更准确地预测其结果。

机器学习的一些流行用途包括推荐引擎、恶意软件威胁检测、欺诈检测、垃圾邮件过滤、预测自动化和业务流程自动化。

机器学习的重要性

机器学习之所以重要，是因为它使公司、企业能够观察趋势、业务运营模式和客户行为，并促进新产品的开发。一些大规模使用机器学习的领先公司是Uber、Facebook、Google、Uber 等。机器学习已成为这些公司之间重要的差异化因素。

机器学习及其应用

机器学习正在被广泛使用，使未来更加可预测。我们从 YouTube、Instagram 和 Facebook 收到的推荐是机器学习的应用。

Facebook（现称为 Metaverse）使用机器学习来个性化其 Facebook 会员的体验。如果会员在浏览 Facebook 时停留查看某个帖子，推荐引擎会注意到这一点并开始展示类似的帖子。

机器学习的其他应用是

• 人力资源信息系统：简称 HRIS 系统，它用于使用机器学习模型筛选申请来识别最适合某个职位的候选人
• 商业智能：简称 BI。机器学习被供应商在其软件中用于搜索潜在重要的异常和数据点模式。
• 客户关系管理：CRM 软件使用的机器学习模型会提示销售人员首先响应重要消息和电子邮件。
• 虚拟助手：智能助手通常结合无监督和监督学习机器学习模型来解析供应上下文和自然语言。
• 自动驾驶汽车：基于机器学习模型的算法被用于驾驶汽车。

顶级机器学习公司

• iTechArt
• Netguru
• MobiDev
• ScienceSoft
• Infopulse
• InDataLabs
• DogTown Media
• Antworks
• Xicom Technologies
• Science Soft

机器学习的组成部分

机器学习涉及的主要组成部分是

• 表示：它看起来像什么，信息将如何表示
• 评估：如何区分好的模型和程序的评估
• 优化：寻找好的模型的过程以及如何生成程序

机器学习的工作模型

当我们谈论机器学习的不同类型时，无监督学习和监督学习起着核心作用。监督学习探索数据中的模式以理解和识别给定数据集内的相似组。相比之下，监督数据使用一组输入变量来预测输出变量的值。

1. 无监督学习

无监督学习使用最常见的算法类型，称为K-Means 或聚类。在识别数据结构方面很有用。可能有一些情况很难理解趋势，而无监督学习提供了数据中的适当模式，这有助于它们提供更好的见解。

2. 监督学习

它是广泛使用的机器学习算法，也是最常见的机器学习类型。它也称为归纳学习，包括分类和回归。分类是指要预测的变量是分类的，回归是指要预测的变量是数值的。

机器学习的优点

1. 自动化

机器学习是自动化背后的驱动力之一，它正在缩短时间和减轻人力负担。自动化现在无处不在，复杂的算法为用户完成了繁重的工作。自动化更可靠、高效、快捷。借助机器学习，现在正在设计先进的计算机。现在，这些先进的计算机可以处理多个机器学习模型和复杂算法。然而，自动化在行业中的传播速度很快，但该领域仍需要大量的研究和创新。

2. 改进的空间

机器学习是一个不断发展的领域。它提供了许多改进的机会，并可能成为未来的领先技术。这项技术正在进行大量研究和创新，这有助于改进软件和硬件。

3. 提升在线购物和优质教育体验

机器学习将广泛应用于教育领域，并将提高教育质量和学生体验。它已在中国出现；机器学习提高了学生的专注度。在电子商务领域，机器学习会研究您的搜索信息流并据此提供建议。根据搜索和浏览历史，它会向用户推送有针对性的广告和通知。

4. 广泛的适用性

这项技术具有非常广泛的应用。机器学习几乎在所有领域都发挥着作用，例如酒店业、教育科技、医学、科学、银行和商业。它创造了更多的机会。

机器学习的缺点

世界上没有什么是完美的。机器学习有一些严重的局限性，这些局限性比人为错误更大。

1. 数据获取

机器学习的整个概念都是关于识别有用数据。如果未提供可信的数据源，结果将是不正确的。数据的质量也很重要。如果用户或机构需要更多高质量的数据，请等待。这会导致输出延迟。因此，机器学习在很大程度上取决于数据及其质量。

2. 时间和资源

机器处理的数据数量庞大且差异很大。机器需要时间来适应环境并学习。会进行试运行以检查机器的准确性和可靠性。它需要大量昂贵的资源和高素质的专业知识来建立这种质量的基础设施。试运行成本很高，因为它们会造成时间成本和费用。

3. 结果解释

机器学习最大的优点之一是，从机器学习中获得的数据解释不能百分之百准确。它会有一点不准确。为了获得高度准确性，应开发算法以提供可靠的结果。

4. 高错误率

初始阶段犯的错误很大，如果当时不纠正，就会造成混乱。偏见和错误需要分开处理，它们并不相互关联。机器学习依赖于两个因素，即数据和算法。所有错误都取决于这两个变量。任何一个变量的不正确都会对输出产生巨大影响。

5. 社会变革

机器学习正在给社会带来许多社会变革。机器学习技术在社会中的作用呈指数级增长。它正在影响社会的思想过程，并给社会带来不必要的问题。人身攻击和敏感细节正在扰乱社会的社会结构。

6. 消除人为干预

自动化、人工智能和机器学习已将人为干预从一些工作中消除。它消除了就业机会。现在，所有这些工作都是在人工智能和机器学习的帮助下完成的。

7. 工作性质的变化

随着机器学习的进步，工作性质正在发生变化。现在，所有工作都由机器完成，它正在蚕食人类以前完成的工作。对于没有接受过技术教育的人来说，很难适应这些变化。

8. 价格昂贵

该软件价格昂贵，并非人人都能拥有。政府机构、大型私营公司和企业大多拥有它。需要让所有人都能使用它，以便广泛使用。

9. 隐私问题

众所周知，数据是机器学习的支柱之一。数据的收集引发了隐私的基本问题。数据收集和用于商业目的的方式一直是一个有争议的问题。在印度，印度最高法院已宣布隐私是印度人的基本权利。未经用户许可，不得收集、使用或存储数据。然而，出现了许多案例，表明大型公司在未经用户知情的情况下收集数据并将其用于商业利益。

10. 研究与创新

机器学习是一个不断发展的概念。该领域尚未出现完全革新任何经济部门的重大发展。该领域需要持续的研究和创新。