机器学习它是什么以及如何在您的研究中使用它

机器学习已经应用于很多学科，应用范围很广，包括数据安全、金融、医疗保健、搜索算法，甚至智能汽车。

目前，它也被用于市场研究，这就是为什么我们写了一篇文章来分享更多关于这个主题的信息，以便您可以将其整合为您的研究方法的一部分。

什么是机器学习

机器学习或自动学习是人工智能在不需马来西亚手机号码清单要显式编程的情况下从数据中学习和适应的过程。

机器学习是通过使用将数据集转换为模型的算法来执行的，以便分析数据中的模式并从中得出推论。

通过机器学习，可以从大量数据（大数据）中提取信息。例如，可以将有关产品或服务的大量现有数据转换为以客户自己的语言编写的详细的潜在客户列表。

机器学习的优势
在成长型企业中实施机器学习的一些优势是：

开发更多产品和服务

有了数据，公司就有更多的信息和能力来预测客户想要什么，甚至在他们意识到自己想要什么之前，从而根据机器学习软件的洞察力开发新产品和服务。。

企业通过使用数据根据不同类型的客户需求定制服务，从而从 AI 中受益。

内容优化
机器学习能够帮助营销人员制定内容策略，方法是根据研究发现新的内容创意、确定表现最佳的主题组、在其利基市场中显示最相关的关键字，以及自动进行搜索和绩效衡量。

改善客户体验
机器学习可以通过多种方式改善客户的在线客户体验，例如：

引导购物体验，做出个性化的产品推荐，帮助顾客找到他们想要的东西；
确保您的在线商店永远不会缺货，或者在库存不足时提供替代品。
为客户提供24小时支持服务。
了解更多人工智能在电子商务中的优势。

4 种机器学习
有 4 种类型的机器学习或自动学习：

使用标记数据集来训练能够准确分类数据或预测结果的算法。当输入数据被输入模型时，模型会调整其权重，直到合适为止。

在监督机器学习中，机器通过示例学习。操作员为机器学习算法提供已知数据集，其中包括所需的输入和输出，算法必须找到一种方法来确定如何获得这些输入和输出。

当操作员知道问题的正确答案时，算法会识别数据中的模式、从观察中学习并做出预测。该算法进行预测并由操作员进行校正，此过程一直持续到算法达到高水平的准确性/性能为止。

您想知道如何处理非结构化数据吗？读这个！

半监督机器学习
半监督机器学习类似于监督，但使用标记和未标记数据。在训练期间，它使用较小的标记数据集来指导从较大的未标记数据集中进行分类和特征提取。

半监督机器学习可以解决监督学习算法没有电话号码 TW 足够标记数据的问题。如果标记足够的数据太昂贵，它也会有所帮助。

标记数据本质上是具有有意义标签的信息，以便算法可以理解数据，而未标记数据则缺少该信息。使用这种组合，机器学习算法可以学习标记未标记的数据。