概念定义
ML是机器学习（Machine Learning）的缩写。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程指令。简单来说，机器学习涉及到开发算法和统计模型，让计算机利用数据来做出预测或决策。
机器学习为何重要？
为什么要使用机器学习？由于数据量越来越大，种类越来越多，计算能力越来越强，高速互联网越来越普及，机器学习的重要性与日俱增。这些数字化转型因素使人们有可能快速、自动地开发出能够快速、准确地分析超大型复杂数据集的模型。
为了削减成本、降低风险和提高整体生活质量，机器学习可应用于多种用例，包括推荐产品/服务、检测网络安全漏洞和实现自动驾驶汽车。随着数据获取能力和计算能力的提高，机器学习正变得无处不在，并将很快融入人类生活的方方面面。
机器学习的主要类别：
- 监督学习：使用标记数据集训练算法进行分类或预测。
- 无监督学习：通过使用未标记的数据来识别数据模式进行数据分组。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的特点。
- 强化学习：通过奖励和惩罚机制让机器学习如何做出决策。
机器学习能做什么？现实世界中的机器学习
虽然机器学习功能已经存在了几十年，但最近应用和自动计算涉及大数据的复杂数学计算的能力使其变得前所未有的复杂。如今，机器学习的应用领域非常广泛，从企业AIOps到在线零售，不一而足。今天，机器学习能力在现实世界中的一些实例包括以下内容：
- 网络安全利用行为分析来确定可能表明内部威胁、APT 或零日攻击的可疑或异常事件。
- 自动驾驶汽车项目，如Waymo（Alphabet 公司的子公司）和特斯拉的Autopilot，后者比真正的自动驾驶汽车更进一步。
- 像 Siri、Alexa 和 Google Assistant 这样的数字助理，可以根据我们的语音命令搜索网络信息。
- Netflix、亚马逊和 YouTube 等网站和应用程序上由机器学习算法驱动的用户定制推荐。
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