什么是机器学习？
机器学习 (ML) 是人工智能的一个子类别，指的是计算机的一个学习过程，在此过程中，计算机可以形成模式认知或者基于数据持续学习并做出预测，最后实现无需特别编程也可做出相应调整。
机器学习如何运作？
机器学习极为复杂，其运作方式因任务和完成任务所用的算法而异。然而，就其核心而言，机器学习模型就是使用一台计算机来观察数据并从中识别模式，然后利用这些洞见来更好地完成所分配的任务。任何依赖一组数据点或规则来完成的任务均可以通过机器学习实现自动化，回复客户服务电话和审查简历等更为复杂的任务也不例外。
机器学习模型分为哪些不同类型？
机器学习算法的运作或多或少都会涉及人工干预/强化，具体视情况而定。四种主要的机器学习模型分别为有监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习。
在有监督学习中，计算机拥有一个标记数据集，并据此学习如何完成人工任务。这是最简单的模型，因为它试图复制人类的学习过程。
在无监督学习中，计算机拥有的是未标记数据，需要从中提取此前未知的模式/洞见。机器学习算法可通过多种不同的方式实现这一目的，包括：
- 聚类分析：计算机在一个数据集内查找相似的数据点，并对其进行相应分组（创建“群集”）。
- 密度估计：计算机通过观察数据集的分布情况来挖掘洞见。
- 异常检测：计算机在数据集中识别与其他数据明显不同的数据点。
- 主成分分析 (PCA)：计算机对数据集进行分析和总结，以便进行准确预测。
在半监督学习中，计算机拥有一组部分标记的数据，并利用标记数据执行任务，借此了解用于解读未标记数据的参数。
在强化学习中，计算机会先观察环境，然后根据相应数据来确定可实现风险最小化和/或回报最大化的理想行为。这是一种迭代式方法，需要某种强化信号来帮助计算机更好地判定最佳行为。
深度学习与机器学习有何关联？
机器学习是一种广义的算法，能够处理数据集并从中识别模式、发掘洞见和/或进行预测。深度学习是机器学习的一个特殊分支，继承了 ML 的功能，同时完成了超越。
一般而言，机器学习会涉及一些人员的参与，其中工程师会审查算法的结果，并根据其准确性加以调整。深度学习并不依赖人工审查。深度学习算法使用自己的神经网络来检查结果的准确性，然后从中学习。
深度学习算法的神经网络与人脑结构类似，是一种分层的算法结构。神经网络能够在没有工程师提供反馈的情况下，随着时间的推移学会如何更好地完成一项任务。
神经网络开发的两个主要阶段是训练和推理。训练是初始阶段，在此阶段对数据集提供深度学习算法并解释该数据集代表的内容。然后，工程师向神经网络提供有关解读准确性的反馈，以便进行相应调整。该过程可能会有多次迭代。推理是指在神经网络部署完毕后，用其处理之前从未见过的数据集并对数据所代表的内容进行准确预测。
机器学习有哪些优势？
机器学习像一剂催化剂，有助于打造强大、灵活且恢复能力强的企业。明智的组织选择 ML 来实现自上而下的增长，并提高员工生产力和客户满意度。
很多企业在几个 ML 用例中取得了成功，但这一旅程才刚刚开始。用 ML 进行试验只是第一步，接下来还需要将 ML 模型整合到业务应用和流程中，以便在整个企业范围内进行扩展。
机器学习用例
在各个垂直行业，ML 技术都得到了成功部署，为组织带来了实实在在的成果。
金融服务业
例如，在金融服务领域，银行使用可以总览大量相互关联指标的 ML 预测模型，更好地了解和满足客户需求。ML 预测模型还可用于发现和限制风险。银行可以识别网络威胁、跟踪和记录客户欺诈行为，并更好地预测新产品的风险。ML 在银行业的前三大用例为欺诈检测和防范、个人理财顾问服务，以及信用评分和贷款分析。
制造业
在制造业，公司积极拥抱自动化技术，现已开始对设备和流程进行监测。他们使用 ML 建模来重新组织和优化生产，这样既能响应当前的业务需求，又能为未来可能出现的变化做好准备。最终的结果便是使制造过程既敏捷又富有灵活性。ML 在制造领域的三大主要功能是提高产量、分析根本原因，以及管理供应链和库存。
企业为何使用 MLOps？
许多组织缺乏所需的技能、流程和工具，难以完成这一企业层级的整合。为了成功地大规模实施 ML，公司需要考虑 ML Ops 方面的投入，其中包括简化和标准化 ML 生命周期每个阶段（从模型开发到实施）所需的流程、工具和技术。ML Ops 的新兴应用领域旨在提升 ML 生命周期的敏捷性和速度。这与 DevOps 在软件开发生命周期中的用途相似。
要从 ML 实验推进到 ML 实施，企业离不开强大的 ML Ops 流程。ML Ops 不仅可以为组织带来竞争优势，还使其能够实施其他机器学习用例。此外，还会带来其他益处，包括培养技能更强的专业人才、打造更利于协作的环境、提升盈利能力、优化客户体验，以及实现收入增长。
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