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在本文中，我们将介绍机器学习的基本介绍，这将进一步帮助我们从更广泛的角度理解其重要性。

在数字时代，我们每天都接触到人工智能的早期阶段。在谷歌的带领下，机器学习被各大公司用来预测用户行为并提供前所未有的实用性。企业家可以利用这项新兴技术来打造更好的企业——但多远才算太远呢？

学习，就像智力一样，涵盖了非常广泛的过程，很难准确定义。字典中的定义包括“通过学习、指导或经验获得知识、理解或技能”和“通过经验改变行为倾向”等短语。动物学家和心理学家研究动物和人类的学习。

。 机器学习 (ML) 正在逐渐 玻利维亚手机号码数据库 成熟，人们越来越认识到 ML 可以在数据挖掘、自然语言处理、图像识别和专家系统等各种关键应用中发挥关键作用。

机器学习为所有这些领域及其他领域提供了潜在的解决方案，并将成为我们未来文明的支柱。广义上讲，机器学习是指当机器改变其结构、程序或数据（基于其输入或响应外部信息）时，其预期未来性能会得到改善。在这里，我们将从机器学习的简介开始，逐步了解机器学习。

什么是机器学习？
机器学习通常是指执行与人工智能(AI)相关任务的系统的变化。此类任务涉及识别、诊断、规划、机器人控制、预测等。这些“变化”可能是对已执行系统的增强，也可能是对新系统的从头合成。更具体地说，我们在下图中展示了典型人工智能“代理”的架构。

该代理感知并模拟其环境，并计算适当的操作，可能通过预测其效果。对图中所示的任何组件所做的更改都可能被视为学习。根据要更改的子系统，可能会采用不同的学习机制。

机器学习简介
机器学习简介：人工智能系统
大多数读者都熟悉网页排名的概念。即向搜索引擎提交查询的过程，然后搜索引擎会查找与查询相关的网页并按相关顺序返回这些网页。

下图是“机器学习”查询结果的示例。也就是说，搜索引擎根据查询返回网页的排序列表。为了实现这一目标，搜索引擎需要“知道”哪些页面相关以及哪些页面与查询匹配。

此类知识可以从多个来源获得：网页的链接结构、网页内容、用户在查询中点击建议链接的频率，或者查询示例与手动排名的网页相结合。越来越多的人使用机器学习而不是猜测和巧妙的工程来自动化设计一个好的搜索引擎的过程。