几乎无限量的可访问、廉价的数据存储以及成本更低、更高效的计算的开发推动了机器学习的进步。 因此，许多部门现在正在构建更强大的模型来分析复杂数据，同时大规模提供快速、更准确的答案。
机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机使用算法来理解数据和发现模式，这是企业可以通过各种方式使用的技能。
这里有五个业务应用程序 带来显着好处的机器学习：
#1。 高级聊天机器人
聊天机器人的早期版本克服了人与技术之间的互动鸿沟，允许人们使用脚本规则与计算机通信，这些脚本规则指示聊天机器人根据关键字执行哪些操作。
然而，机器学习和 NLP 或自然语言处理（人工智能技术的另一个分支）使聊天机器人更具吸引力和有效性。 这些最新的聊天机器人更能响应用户的需求，说话更像真人，因此效率更高。
#2。 决策支持
机器学习可以帮助组织将大量数据转化为有意义的洞察力从而产生价值的另一个领域是决策辅助。 基于历史数据或任何相关数据源的算法可以评估信息并以人类无法比拟的数量和速度处理各种可能的结果，从而允许他们就正确的行动方案提出建议。
例如，临床决策支持技术使用机器学习来教育医生在医疗保健业务中的诊断和治疗选择，从而提高护理人员的绩效和患者的福利。
#3。 客户推荐引擎
使用机器学习来改善客户体验并创建定制体验的客户推荐引擎由机器学习提供支持。 在这里，算法分析有关单个客户的数据点，例如过去的购买和其他数据源，例如公司的现有库存、人口统计模式和其他客户的购买历史，以确定向每个特定消费者推荐哪些解决方案。
例如，YouTube 采用推荐引擎技术来帮助观众快速找到符合他们偏好的视频。
#4。 随时间变化的定价策略
公司可以使用历史价格数据和其他各种变量的数据集来更好地了解多种因素如何影响消费者支出，例如一天中的时间段、气候和季节。 机器学习算法可以获取此类数据并将其与其他市场和客户数据集成，以帮助企业根据大量不同的变量对其商品进行动态定价。 这种方法允许公司优化收入。
这种可变定价最明显的例子是 Uber的激增价格，当许多客户同时寻求旅行时会发生这种情况。
#5。 欺诈检测
机器学习识别趋势和发现偏离这些模式的违规行为的能力使其成为识别非法行为的宝贵工具。 因此，金融机构多年来一直在该领域有效地应用机器学习。
一个人可以通过以下方式学到更多 有关人工智能实施的各种在线短期课程。
因此，很明显，与制造、零售、医疗保健、生命科学、旅游和金融服务一样，许多其他行业也受益于机器学习的进步，这使得每项业务活动的进步都成为必然。
商业应用程序的机器学习算法是什么？
在本章中，我们将介绍满足您业务需求的基本机器学习算法。
#1。 回归
回归是一种基本的机器学习方法，用于确定至少两个变量之间的关系。 这些因素可能既依赖（取决于目标）又独立（预测变量）。 了解变量如何相互作用有助于预测，以及检测时间序列、因果关系，并作为强度预测指标。
回归技术通常用于使用过去的数据来解释或预测给定的数值。 而回归模型的多样性是由输入数据（变量）的类型和数量决定的。 总共有十多个类似的模型。 最常见的是简单线性和多元线性回归。
#2。 聚类
聚类是一种 ML 方法，用于识别数据点并将其分组为结构。 这些结构反映了可以轻松理解和操作的庞大数据集，并且可以从聚类建模后的分组数据中获得新的见解。 聚类不需要标记数据。 毕竟，它通过识别共享或可比较的特征来寻找模式，然后使用这些模式形成不同的集群。
#3。 深度学习
深度学习 (DL) 是人工智能的一个分支，它模仿人类在学习时使用的一些策略。 DL 算法用至少三层将问题划分为数据级别然后解决它们的神经网络。 这些算法类似于我们第一次开始感知环境、学习单词和识别新物体时大脑的运作方式。
深度学习作为 ML 的一个分支，取代了基于多层神经网络的算法，但不同于典型的 AI/ML 技术。 根本区别在于深度学习模型不需要具有一组相关特征的数据——只需提供原始数据就可以让算法自行定义相关特征。 随着用于训练的数据量的增长，DL 模型变得越来越强大。 所以，深度学习的成长是这样的：神经网络的层是由神经元组成的，这些神经元将信息传递给下一层的神经元，当输入到达输出层时，模型会做出判断。
#4。 分类
分类是一种对非结构化或结构化数据进行分类的机器学习技术。 它的应用对于垃圾邮件过滤、文档分类、自动标记和缺陷识别仍然很有用。 此上下文中的类可被视为标签或目标。 该模型通过研究输入并将标签或目标映射到数据来学习如何对新信息进行分类。
使用了 3 种类型的分类：
- 二元分类
- 多标签分类
- 多标签分类
如何为您的业务选择合适的 ML 算法？
您已经了解了多种类型的 ML 算法，您现在可以按照这个循序渐进的过程为您的业务应用程序选择合适的算法：
- 确定业务挑战/问题
- 检查可用数据
- 考虑最佳评估指标和速度。
- 选择适当数量的特征和参数。
- 使用基本模型或更高级的解决方案
总结
有这么多优秀的机器学习算法可供选择，很容易让人不知所措。 因此，尝试采用数据驱动或解决问题的方法。 请记住，更好的数据比算法更重要，算法可以通过增加训练时间轻松改进。
