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機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，涉及到研究計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)地根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并且在處理新任務(wù)時(shí)利用獲得的學(xué)習(xí)結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析方法，它能夠從已有的數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，并在給定新任務(wù)時(shí)進(jìn)行類比以改進(jìn)和進(jìn)行分類或預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)的目的是使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)逐步的改進(jìn)，而無需人為去指定參數(shù)。大量的統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）和聚類（clustering）等都與機(jī)器學(xué)習(xí)息息相關(guān)。 機(jī)器學(xué)習(xí)主要用于改進(jìn)現(xiàn)有系統(tǒng)或程序，使其更加準(zhǔn)確地識(shí)別圖片、語音、文本和其它數(shù)據(jù)類型，構(gòu)建更精確的自動(dòng)化系統(tǒng)，以及進(jìn)行基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘工作，解決用戶問題并幫助決策制定。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在搜索引擎、網(wǎng)絡(luò)廣告、互聯(lián)網(wǎng)金融、智能醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。 機(jī)器學(xué)習(xí)也可以拓展到深度學(xué)習(xí)，它指的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，它可以更深入地學(xué)習(xí)和抽取特定語料中數(shù)據(jù)之間的特征和關(guān)系，從而彌補(bǔ)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的不足。深度學(xué)習(xí)目前被用于語音識(shí)別、視覺識(shí)別、自然語言處理等多個(gè)領(lǐng)域，能夠更好的解決實(shí)際問題。