机器学习与深度学习及其在日常生活中的应用
机器学习的定义
机器学习是一种自动构建分析模式的数据分析方法。这是一个基于机器应该能够从经验中学习的想法的人工智能领域。过去，机器学习为我们提供了自动驾驶汽车、实用的语音识别、有效的网络搜索……机器学习在今天如此普及，以至于每个人每天都在不知不觉中使用它数十次。
机器学习在日常生活中的应用
医疗保健： 机器学习是医疗保健行业中一种快速发展的方法，我们使用数据通过传感器和可穿戴设备实时评估患者的健康状况。此外，该技术还可以帮助医学专家分析数据以识别可能导致改进诊断的标志。
政府： 例如公共安全需要机器学习，因为它们有多种数据来源可以被挖掘以获得洞察力。分析传感器数据，确定提高效率和节省资金的方法。此外，它还可以帮助检测欺诈行为并最大限度地减少身份盗用。
金融服务： 像银行和其他企业这样的行业金融，出于多种原因使用该技术；识别数据中的重要见解并防止欺诈。这些见解可以识别投资机会，或帮助投资者了解何时进行交易。数据挖掘还可以识别具有高风险特征的客户或使用网络监控来查明欺诈的警告信号。
交通： 分析数据以识别模式和趋势是运输行业的关键，该行业依赖于提高路线效率并预测潜在问题以提高盈利能力。机器学习的数据分析和建模方面是快递公司、公共交通和其他交通组织的重要工具。
机器学习和深度学习的区别
深度学习：
深度学习结合了计算能力的进步和特殊类型的神经网络来学习大量数据中的复杂模式。深度学习技术目前是识别图像中的对象和声音中的单词的最先进技术。
机器学习：
与机器学习的不同之处在于，就像统计模型一样，目标是理解数据的结构——将理论分布拟合到易于理解的数据中。因此，对于统计模型，模型背后有一个经过数学证明的理论，但这要求数据也满足某些强假设。机器学习的发展基于使用计算机探测数据结构的能力，即使我们没有关于结构是什么样子的理论。
机器学习能力
机器学习模型的测试是对新数据的验证错误，而不是证明零假设的理论测试。因为机器学习经常使用迭代方法从数据中学习，所以学习可以很容易地自动化。遍历数据，直到找到稳健的模式。目前，“机器学习”是全球研究人员最感兴趣和最热门的话题。在不久的将来，人工智能和机器学习将在机器人的帮助下统治世界。
本文由 Youssef AIT ALI 先生撰写，他是我们团队的一员，如果您想阅读他的传记，请点击此处。
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