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机器学习：技术领域的最新趋势
当前，机器学习成为了技术领域最热门的趋势之一。专注于人工智能的初创企业和公司，往往依赖机器学习使他们的产品和服务随着时间的推移变得更加智能和个性化。让设备从之前的经验中学习并改善其决策能力，将在未来几年内带来强大的创新。
机器学习的应用条件
使用机器学习并不像人们想象的那么简单。它并不是一种可以应用于现有任何问题的技术，因为首先需要满足某些条件。如果没有可以推断的现有模式，那么就没有理由使用机器学习。此外，还需要有足够的数据供学习。假设这些条件都得到满足，我们才能进一步探讨机器学习将如何影响问题。
机器学习的两种主要类型
目前存在两种主要的机器学习类型。首先是监督学习，软件通过学习来预测事件的结果。这种学习技术的主要目标是减少软件预测的错误结果。研究人员会持续监控输入数据流，并在必要时进行调整，技术就会从中学习。在接收到足够的数据并经过足够的时间分析后，该程序可以用于更复杂的数据集和更困难的任务。
第二种机器学习类型是强化学习，这种类型中，程序负责做出所有决策。根据程序的执行情况，它可以得到奖励或惩罚。这种机器学习领域更为复杂，因为数据分析的结果不会立即显现。至关重要的是让机器学习算法生成一系列决策，以带来最高的长期回报。一个主要例子是iRobot Roomba吸尘器，每次碰到障碍物时，它都会收到负面内部反馈，并因此学会避开它。
机器学习的应用场景
模式识别仍然是当今机器学习技术的主要应用场景。一个很好的例子是美国邮政服务如何使用机器学习来识别手写和签名。随着分析更多签名和手写样本，该技术将能够确定是否由正确的人签署包裹。此外，这些程序还可以分析数据样本，通过手写识别个人。
机器学习可以用于快速自动生成模型，以分析更庞大、更复杂的数据流。反过来，机器学习将提供更快、更准确的结果。随着时间的推移，该技术在分析数据流方面将变得更加出色，这就是为什么全球各公司对这一行业如此感兴趣的原因。
例如，金融服务提供商使用机器学习来打击欺诈。通过数据挖掘的过程，银行和其他机构可以识别高、低风险的客户。此外，银行可以使用机器学习作为“网络监控工具”来发现欺诈的预警信号，从而完全防止财务损失的发生。
