人工智能發展如火如荼，使得機器學習成為一項革命性技術，已成為眾多新興和成熟行業的一大重要方向。
機器學習使計算機能夠訪問隱藏的見解並預測結果，我們可以通過將正確的數據放到正確的算法中去訓練解決一系列複雜的問題。比如說，不需要通過編程來識別貓或人臉，它們可以通過使用圖片來進行訓練，從而歸納和識別特定的目標。
機器學習正在進步，似乎在不斷接近我們心中的人工智能目標。語音識別、圖像檢測、機器翻譯、風格遷移等技術，已經在實際生活中開始得到應用，但機器學習的發展仍還在繼續，甚至被認為有可能徹底改變人類文明的發展方向乃至人類自身。
那麼，機器學習如何工作？怎樣實現應用？將如何影響我們的未來世界？
機器學習的工作方式
1、選擇數據：將你的數據分成三組：訓練數據、驗證數據和測試數據。
2、模型數據：使用訓練數據來構建使用相關特徵的模型。
3、驗證模型：使用你的驗證數據接入你的模型。
4、測試模型：使用你的測試數據檢查被驗證的模型的表現。
5、使用模型：使用完全訓練好的模型在新數據上做預測。
6、調優模型：使用更多數據、不同的特徵或調整過的參數來提升算法的性能表現。
機器學習實際應用
機器學習有很多應用場景，你會怎麼使用它？
1、快速三維地圖測繪和建模：要建造一架鐵路橋，PwC的數據科學家和領域專家將機器學習應用到了無人機收集到的數據上。這種組合實現了工作成功中的精準監控和快速反饋。
2、增強分析以降低風險：為了檢測內部交易，PwC將機器學習和其它分析技術結合了起來，從而開發了更為全面的用戶概況，並且獲得了對複雜可疑行為的更深度瞭解。
3、預測表現最佳的目標：PwC使用機器學習和其它分析方法來評估Melbourne Cup賽場上不同賽馬的潛力。
機器學習帶來的影響
1、改進無監督算法
在機器學習中，當只有輸入數據而沒有相應輸出變量時，採用無監督算法從數據集進行預測。
在監督學習中，算法的輸出已經知道，而其無監督的對應物與真正的人工智能密切相關——機器可以學習識別複雜過程和模式，而無需任何直接人為干預的概念。
當算法單獨用於搜索並在數據集中呈現有趣的模式時，可以發現隱藏的模式或分組，這可能很難使用監督方法獲得。
無監督機器學習算法的改進，可以促進開發更好算法的進步，從而得出更快、更準確的機器學習預測。
2、增強個性化算法
機器學習個性化算法用於向用戶提供推薦並誘使他們完成某些行為，使用這些算法，可以綜合數據中的信息並做出適當的結論，例如個人的興趣。
算法可以從在線零售網站上的人的瀏覽活動中，推斷出並且發現某人有興趣為其花園購買割草機。如果沒有這種洞察力，買家可能會離開網站而不是花錢購買。
目前，一些此類建議不準確且十分令人生厭，削弱了用戶的體驗。在未來，個性化算法可能會進行微調，從而帶來更多有益和成功的體驗。
3、增加量子計算的採用
量子機器學習算法，具有改變機器學習領域的潛力，算法可以利用量子計算的好處來增強機器學習中經典技術的能力。
如果將量子計算機集成到機器學習中，它可以加快數據處理速度，從而加快綜合信息和吸取見解的能力，量子供電系統將為監督和非監督算法提供更快、更強大的計算。
性能的提升將解鎖令人驚歎的機器學習功能，可能無法使用經典計算機實現。
4、改善認知服務
認知服務由一組機器學習SDK、API和服務組成，允許開發人員將智能功能包含在他們的應用程序中。
通過這些服務，開發人員可以授權他們的應用程序執行各種職責，例如視覺識別、語音檢測和語音理解。
隨著這項技術的不斷髮展，可能會看到高智能應用程序的發展，應用程序可以越來越多地說話、聽到、看到甚至推理周圍環境。開發人員將能夠構建更具吸引力和可發現的應用程序，可以基於自然通信技術有效地解釋用戶的需求。
5、機器人崛起
隨著機器學習變得越來越複雜，機器人的使用量也將增加。機器人化依賴於機器學習來實現各種目的，包括機器人視覺、自我監督學習和多智能體學習。
機器人在完成任務時變得更加聰明，無人機、製造場所的機器人和其他類型的機器人可能會越來越多地採用使我們的生活更輕鬆。
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