机器学习示例

机器学习算法的 4 个应用示例

在企业层面，机器学习有哪些应用？过去 10 年，机器学习的发展对于企业和组织而言无疑是一个巨大的飞跃，它们帮助企业加速捕获数据驱动式洞察，增强人工智能，制定更明智的决策。在今天，无数来源（包括物联网设备、社交媒体馈送等等）的海量数据不断涌入企业。企业几乎无法手动分析规模如此庞大的数据，但机器学习可以让这些数据变得可管理、切实可行，与组织流程轻松集成。

如今，所有规模的企业都使用机器学习来优化功能，例如增强搜索引擎，基于用户资料为用户提供个性化结果；优化购物网站，基于客户的产品购买和查看历史记录向客户推荐产品；在手机上自动纠正文本信息输入错误。

从自然语言处理到大规模数据集中的异常检测，机器学习算法不仅能像人的大脑一样学习，而且还拥有计算机般的准确率。它不是简单的 if/then 规则或流程指南，而是能够学习上下文（数据越多，学习就越多），识别模式和异常。

面向企业的 4 个机器学习示例

机器学习算法和模型是机器学习流程的引擎，它们能帮助企业做什么呢？除了在电商网站或流处理服务中提供建议外，它们能为 B2B 企业和内部运营提供那些支持呢？请查看以下 4 个示例，了解广泛的机器学习功能。

机器学习革新数据准备工作：

在随处访问、云数据库、IoT 技术等的合力推动下，大数据在过去 10 年里成为了企业中的一个常见术语。但是，涌入企业运营的各种数据流必须经过处理，才能供用户使用。机器学习通过自动化数据增广、增强、修复和充实革新了这一工作，缩短了格式标准化、离群值识别、敏感数据屏蔽等工作的用时。在机器学习的帮助下，企业可以自动化执行各种重复性步骤，更快速获得更准确的结果，进而帮助数据科学家专注于其他高价值任务。

机器学习加速数据发现：

无论接受了多么专业的培训或拥有多么丰富的经验，数据科学家在速度上终究不能超越人的极限。对此，机器学习模型能够以数据科学家团队无法想象的速度处理简单的分析和数据集处理工作，能够更快速处理更广泛的数据，发现人类可能忽略的数据模式。此外，机器学习还可以检验数据关系和提出建议，进行人类无法实现的进一步分析。

机器学习驱动更智能搜索：

机器学习可将搜索功能提升到一个全新的水平，无论是实际搜索还是搜索结果输出。经过训练，机器学习算法可在运行预测、趋势分析、集群和相关性分析时考虑特定参数，以此增强搜索功能和提高灵活性 — 从提高建议引擎的准确性（进而提升互动水平）到提供更好的自定义选项，再到推导新预测或异常。

机器学习和 NLP：

自然语言处理 (NLP) 是机器学习的一个重要功能，它可以持续优化模型来理解人类语言。NLP 是语音识别（拥有丰富的应用，涵盖业务、可访问性和日常生活）的重要引擎。NLP 算法学习的越多，准确性就越高，就越能轻松通过语音创建可行互动。NLP 还与自然语言生成 (NLG) 有关。NLG 可基于数据洞察，自动生成描述和报告。

机器学习实际应用示例

以上是机器学习的 4 个一般使用场景，下面是机器学习实际应用示例。对于任何一家企业的客户服务部门，机器学习可以分析数据库中的每一笔交易，根据用户历史记录创建客户档案，进而创建基于个人偏好的专业外联计划。在处理海量数据和分析数据模式的基础上，机器学习可以识别各种路径。

例如，机器学习算法可能会注意到早晨采购的人更容易接触到特定类型的产品。而当此类产品处于销售状态或库存较少时，机器学习可以向目标客户发送特殊优惠。利用机器学习，企业可确定许多不同类型的模式关联，并进一步运用这些模式关联来吸引客户、创建激励机制、提高保留率。

要想详细了解机器学习可以做什么以及 Oracle 如何简化机器学习，请查看 Oracle Machine Learning 如何解决复杂的数据驱动问题。