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南安普顿大学机器学习课程预习辅导

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用在数据集上训练的算法来创建模型，使机器能够执行否则只有人类才能完成的任务，例如对图像进行分类、分析数据或预测价格波动。如果留学生需要机器学习课程辅导，可以直接点击蓝字咨询！

如今，机器学习是最常见的人工智能形式之一，并且经常为我们每天使用的许多数字商品和服务提供支持。

在本文中，你将了解更多关于机器学习是什么的信息，包括它的工作原理、不同类型以及它在现实世界中的实际应用。我们将探讨机器学习带来的好处和危险，最后，你会发现一些具有成本效益、灵活的课程，可以帮助你进一步了解机器学习。

一、机器学习定义：

机器学习是人工智能(AI)的一个子领域，它使用在数据集上训练的算法来创建能够在无需人类干预的情况下预测结果和分类信息的自学习模型。如今，机器学习被用于广泛的商业目的，包括根据消费者过去的购买行为向他们推荐产品、预测股市波动以及将文本从一种语言翻译成另一种语言。

在通常的用法中，“机器学习” 和 “人工智能” 这两个术语由于当今世界中机器学习在人工智能目的中的广泛应用而经常互换使用。但是，这两个术语有明显的区别。虽然人工智能指的是创造具有类似人类认知能力的机器的总体尝试，但机器学习具体指的是使用算法和数据集来实现这一目标。

二、示例和用例：

机器学习通常是当今世界上使用的最主流的人工智能技术类型。你在日常生活中可能接触过的一些最常见的机器学习示例包括：

像在亚马逊、Spotify 或 Netflix 上找到的推荐引擎，为你推荐产品、歌曲或电视节目。

语音识别软件，允许你将语音备忘录转换为文本。

银行的欺诈检测服务自动标记可疑交易。

自动驾驶汽车和驾驶辅助功能，如盲点检测和自动停车，提高了整体车辆安全性。

三、机器学习是如何工作的?

机器学习算法在训练数据集上进行建模以创建一个模型。当新的输入数据被引入到经过训练的机器学习算法中时，它会使用所开发的模型进行预测。

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