在下述的內容中，小編將會對機器學習的相關消息予以報道，如果機器學習是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘有什么區(qū)別

機器學習和數(shù)據(jù)挖掘是兩種不同的技術，但它們有一些共同點。它們都是從數(shù)據(jù)中學習模式和規(guī)律的技術，可以幫助我們從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息。然而，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘之間也有一些不同之處。下面將詳細說明機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的不同之處。

目標不同機器學習的目標是從數(shù)據(jù)中學習模式和規(guī)律，以便能夠對新數(shù)據(jù)進行預測和分類。機器學習算法通常需要有標簽數(shù)據(jù)作為輸入，以便能夠學習正確的分類標簽和預測結果。而數(shù)據(jù)挖掘的目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關系，以便能夠理解數(shù)據(jù)的結構和特征。數(shù)據(jù)挖掘算法通常需要無標簽數(shù)據(jù)作為輸入，以便能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關系。

方法不同機器學習和數(shù)據(jù)挖掘使用的方法也有所不同。機器學習通常使用監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等方法。監(jiān)督學習需要有標簽數(shù)據(jù)作為輸入，以便能夠學習正確的分類標簽和預測結果。非監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習則不需要標簽數(shù)據(jù)作為輸入，可以自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關系。強化學習則是一種通過試錯的方式學習最優(yōu)策略的方法。而數(shù)據(jù)挖掘則使用聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測和時序挖掘等方法，以便能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關系。

應用領域不同機器學習和數(shù)據(jù)挖掘在應用領域也有所不同。機器學習廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)和金融預測等領域。數(shù)據(jù)挖掘則廣泛應用于市場營銷、客戶關系管理、信用風險評估和健康管理等領域。機器學習和數(shù)據(jù)挖掘都能夠幫助企業(yè)和組織更好地理解和利用數(shù)據(jù)，以便能夠做出更好的決策。

數(shù)據(jù)處理方式不同機器學習和數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)處理方式上也有所不同。機器學習通常需要將數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取，以便能夠更好地訓練模型。特征提取是將原始數(shù)據(jù)轉換為適合機器學習算法處理的數(shù)據(jù)形式，以便能夠提高學習效果和準確性。而數(shù)據(jù)挖掘則需要將數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，以便能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關系。綜上所述，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘都是從數(shù)據(jù)中學習模式和規(guī)律的技術。它們的目標、方法、應用領域和數(shù)據(jù)處理方式上都有所不同。理解機器學習和數(shù)據(jù)挖掘之間的不同之處，有助于我們在實際應用中選擇合適的技術，并更好地利用數(shù)據(jù)來做出決策。

二、機器學習具體應用

(1)虛擬助手。Siri，Alexa，Google?Now都是虛擬助手。顧名思義，當使用語音發(fā)出指令后，它們會協(xié)助查找信息。對于回答，虛擬助手會查找信息，回憶語音指令人員的相關查詢，或向其他資源(如電話應用程序)發(fā)送命令以收集信息。人們甚至可以指導助手執(zhí)行某些任務，例如“設置7點的鬧鐘”等。

(2)交通預測。生活中人們經(jīng)常使用GPS導航服務。當使用GPS導航服務時，人們當前的位置和速度被保存在中央服務器上來進行流量管理。之后使用這些數(shù)據(jù)用于構建當前流量的映射。通過機器學習可以解決配備GPS的汽車數(shù)量較少的問題，在這種情況下的機器學習有助于根據(jù)估計找到擁擠的區(qū)域。

(3)過濾垃圾郵件和惡意軟件。電子郵件客戶端使用了許多垃圾郵件過濾方法。為了確保這些垃圾郵件過濾器能夠不斷更新，它們使用了機器學習技術。多層感知器和決策樹歸納等是由機器學習提供支持的一些垃圾郵件過濾技術。每天檢測到超過325000個惡意軟件，每個代碼與之前版本的90%～98%相似。由機器學習驅動的系統(tǒng)安全程序理解編碼模式。因此，他們可以輕松檢測到2%～10%變異的新惡意軟件，并提供針對它們的保護。

(4)快速揭示細胞內部結構。借由高功率顯微鏡和機器學習，美國科學家研發(fā)出一種新算法，可在整個細胞的超高分辨率圖像中自動識別大約30種不同類型的細胞器和其他結構。相關論文發(fā)表在最新一期的《自然》雜志上。

(5)2022年，中國科學家利用機器學習的方法，快速得到相接雙星的參數(shù)和誤差。

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