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Oracle:什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

時(shí)間:2019-08-22  來源:Oracle   點(diǎn)擊:

 

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

 
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能 (AI) 的一部分,旨在構(gòu)建能夠根據(jù)所使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)或改進(jìn)性能的系統(tǒng)。人工智能是一個(gè)寬泛的術(shù)語,指的是模仿人類智能的系統(tǒng)或機(jī)器。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能經(jīng)常被人們放在一起討論,這些術(shù)語有時(shí)可互換使用,但其含義并不相同。一個(gè)重要的區(qū)別是,盡管所有機(jī)器學(xué)習(xí)都是 AI,但并非所有 AI 都是機(jī)器學(xué)習(xí)。
 
如今,機(jī)器學(xué)習(xí)已在我們身邊無處不在。當(dāng)我們與銀行交互、在線購(gòu)物或使用社交媒體時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)發(fā)揮作用,讓我們獲得高效、順暢和安全的體驗(yàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)及其相關(guān)技術(shù)正在迅速發(fā)展,對(duì)于它的強(qiáng)大能力,我們只不過剛開始領(lǐng)略皮毛。
 
“Traditionally what we see is people not being able to work together.Adding machine learning to Oracle Analytics Cloud ultimately helps people organize their work and build, train, and deploy these data models.It's a collaboration tool whose value is in accelerating the process and allowing different parts of the business to collaborate, giving you better quality and models for you to deploy.” — Oracle分析事業(yè)部產(chǎn)品戰(zhàn)略副總裁 Rich Clayton
 

 

算法是驅(qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的引擎。通常,目前使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要有兩種:監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩者之間的區(qū)別在于如何通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。

 
監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)
監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法最為常用。在該模型下,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以作為向?qū)В嬖V算法它應(yīng)該得出什么結(jié)論。就像孩子通過在圖畫書中記住水果來學(xué)習(xí)識(shí)別水果一樣,在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,算法是由已經(jīng)標(biāo)記并具有預(yù)定義輸出的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的。
 
監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的例子包括算法,如線性和邏輯回歸,多類別分類和支持向量機(jī)。
 
無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)
無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)使用一種更獨(dú)立的方法,計(jì)算機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)識(shí)別復(fù)雜的過程和模式,而不需要人類提供密切、持續(xù)的指導(dǎo)。無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)包括根據(jù)沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)或特定的、定義好輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。
 
繼續(xù)使用幼兒教學(xué)作類比,無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)類似于孩子通過觀察顏色和圖案來識(shí)別水果,而不是在老師的幫助下記住水果的名字。孩子會(huì)尋找圖像之間的相似性并對(duì)其進(jìn)行分組,并為每一個(gè)小組分配自己的新標(biāo)簽。無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法的例子包括 k 均值聚類、主成分和獨(dú)立分量分析以及關(guān)聯(lián)規(guī)則。
 
選擇方法
哪種方法更符合您的需求?選擇監(jiān)督還是無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常取決于一些與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)量相關(guān)的因素以及所應(yīng)用的具體用例。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在許多行業(yè)蓬勃發(fā)展,用于支持各種業(yè)務(wù)目標(biāo)和用例,包括:
  • 客戶終身價(jià)值

  • 異常檢測(cè)

  • 動(dòng)態(tài)定價(jià)

  • 預(yù)測(cè)性維護(hù)

  • 圖像分類

  • 推薦引擎

 

業(yè)務(wù)目標(biāo):客戶終身價(jià)值建模

 
客戶終身價(jià)值建模對(duì)于電子商務(wù)業(yè)務(wù)至關(guān)重要,但同時(shí)也適用于許多其他行業(yè)。在此模型中,組織使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識(shí)別、理解和留住有價(jià)值的客戶。這些價(jià)值模型將評(píng)估大量的客戶數(shù)據(jù),以確定最大的消費(fèi)者,品牌最忠實(shí)的擁護(hù)者,或者這些特質(zhì)的組合。
 
客戶終身價(jià)值模型在預(yù)測(cè)各客戶在特定時(shí)期內(nèi)為企業(yè)帶來的未來收入方面尤其有效。這些信息讓組織能夠?qū)I(yíng)銷工作的重點(diǎn)放在鼓勵(lì)高價(jià)值客戶更加頻繁地與品牌進(jìn)行互動(dòng)上。客戶終身價(jià)值模型還可以幫助組織將其營(yíng)銷支出精準(zhǔn)用于吸引與現(xiàn)有高價(jià)值客戶相類似的新客戶。
以上信息來源于IIM信息(iim.net.cn)相關(guān)研究報(bào)告,版權(quán)歸IIM信息所有,如引用請(qǐng)標(biāo)注來源。

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