您不需要成为数据科学家才能理解机器学习。
机器学习为您已经使用的工具提供支持：推荐引擎、垃圾邮件过滤器、语音助手和预测文本。到 2030 年，全球机器学习市场预计将达到 5030 亿美元（财富商业洞察）。了解基础知识有助于您做出更好的技术决策并发现业务机会。
什么是机器学习
机器学习是一种人工智能，计算机可以从数据中学习模式，而无需针对每种场景进行显式编程。它收到的质量数据越多，它的性能就越好。可以把它想象成教孩子识别猫——你展示例子，他们就会学习这种模式。机器学习在大规模上的工作原理类似，可以处理数百万个示例来识别人类可能错过的模式。
监督学习与无监督学习
监督学习使用标记数据来进行预测。示例：显示模型过去标记为“流失”或“保留”的客户数据，以预测当前有风险的客户。无监督学习发现未标记数据中的模式。示例：分析购买数据以自动识别客户群。两者都有有价值的商业应用。
实际业务应用
用于定向营销的客户细分、库存管理的需求预测、欺诈检测、客户流失预测、个性化推荐和情绪分析。每一个都可以通过现成的工具获得，不需要从头开始构建机器学习模型。首先确定现有工具中哪些内置机器学习功能尚未使用。
入门
您不需要数据科学团队。确定业务中可以从数据驱动的见解中受益的重复决策。选择一个具体问题（例如预测哪些潜在客户会转化）并找到一种解决该问题的工具。在 x13apps，我们帮助企业识别和实施实用的 ML 应用程序，以提供可衡量的投资回报率。