人工智能发展如火如荼，使得机器学习成为一项革命性技术，已成为众多新兴和成熟行业的一大重要方向。
机器学习使计算机能够访问隐藏的见解并预测结果，我们可以通过将正确的数据放到正确的算法中去训练解决一系列复杂的问题。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。
机器学习正在进步，似乎在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术，已经在实际生活中开始得到应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向乃至人类自身。
那么，机器学习如何工作？怎样实现应用？将如何影响我们的未来世界？
机器学习的工作方式
1、选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据。
2、模型数据：使用训练数据来构建使用相关特征的模型。
3、验证模型：使用你的验证数据接入你的模型。
4、测试模型：使用你的测试数据检查被验证的模型的表现。
5、使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测。
6、调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现。
机器学习实际应用
机器学习有很多应用场景，你会怎么使用它？
1、快速三维地图测绘和建模：要建造一架铁路桥，PwC的数据科学家和领域专家将机器学习应用到了无人机收集到的数据上。这种组合实现了工作成功中的精准监控和快速反馈。
2、增强分析以降低风险：为了检测内部交易，PwC将机器学习和其它分析技术结合了起来，从而开发了更为全面的用户概况，并且获得了对复杂可疑行为的更深度了解。
3、预测表现最佳的目标：PwC使用机器学习和其它分析方法来评估Melbourne Cup赛场上不同赛马的潜力。
机器学习带来的影响
1、改进无监督算法
在机器学习中，当只有输入数据而没有相应输出变量时，采用无监督算法从数据集进行预测。
在监督学习中，算法的输出已经知道，而其无监督的对应物与真正的人工智能密切相关——机器可以学习识别复杂过程和模式，而无需任何直接人为干预的概念。
当算法单独用于搜索并在数据集中呈现有趣的模式时，可以发现隐藏的模式或分组，这可能很难使用监督方法获得。
无监督机器学习算法的改进，可以促进开发更好算法的进步，从而得出更快、更准确的机器学习预测。
2、增强个性化算法
机器学习个性化算法用于向用户提供推荐并诱使他们完成某些行为，使用这些算法，可以综合数据中的信息并做出适当的结论，例如个人的兴趣。
算法可以从在线零售网站上的人的浏览活动中，推断出并且发现某人有兴趣为其花园购买割草机。如果没有这种洞察力，买家可能会离开网站而不是花钱购买。
目前，一些此类建议不准确且十分令人生厌，削弱了用户的体验。在未来，个性化算法可能会进行微调，从而带来更多有益和成功的体验。
3、增加量子计算的采用
量子机器学习算法，具有改变机器学习领域的潜力，算法可以利用量子计算的好处来增强机器学习中经典技术的能力。
如果将量子计算机集成到机器学习中，它可以加快数据处理速度，从而加快综合信息和吸取见解的能力，量子供电系统将为监督和非监督算法提供更快、更强大的计算。
性能的提升将解锁令人惊叹的机器学习功能，可能无法使用经典计算机实现。
4、改善认知服务
认知服务由一组机器学习SDK、API和服务组成，允许开发人员将智能功能包含在他们的应用程序中。
通过这些服务，开发人员可以授权他们的应用程序执行各种职责，例如视觉识别、语音检测和语音理解。
随着这项技术的不断发展，可能会看到高智能应用程序的发展，应用程序可以越来越多地说话、听到、看到甚至推理周围环境。开发人员将能够构建更具吸引力和可发现的应用程序，可以基于自然通信技术有效地解释用户的需求。
5、机器人崛起
随着机器学习变得越来越复杂，机器人的使用量也将增加。机器人化依赖于机器学习来实现各种目的，包括机器人视觉、自我监督学习和多智能体学习。
机器人在完成任务时变得更加聪明，无人机、制造场所的机器人和其他类型的机器人可能会越来越多地采用使我们的生活更轻松。
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