你能操作数据库、找到模式甚至分析它们吗？
毫无疑问，我们完全有能力完成这项任务。
那么为什么要使用机器学习？
自从大量数据开始出现以来，这种类型的应用程序的增长已经成为一种必需。
虽然我们能够完全相同地执行活动，但我们不具备机器所具有的快速处理大量数据的优化能力。
想象一下一个包含 5 万张照片的数据库，你需要对哪些照片中有猫的图像，哪些没有猫的图像进行分类。这需要多长时间？这是一个很难衡量的答案，对吗？
这正是机器学习成为优秀盟友的原因！
现在让我们了解哪里可以使用机器学习。
商业和观众参与：
电子商务、社交网络、音乐应用程序、视频平台，在所有这些环境中，计算机将能够了解用户的习惯模式并提供与他们的个人品味相 印度电话号码列表 关的产品和服务。通常情况下，您会搜索某个商品，然后在浏览过程中，系统会向您推荐该商品和其他相关商品。
欺诈行为
世界各地每分钟都会发生无数利用不 雅虎员工也不喜欢新的雅虎邮箱 同支付方式的诈骗行为。计算机可以检测出诈骗者使用的模式，从而阻止大多数此类行为的发生。
翻译
自动翻译器的翻译越来越准确，能够 韩国号码 捕捉每个国家和地区的背景和表达。
互联网研究
机器学习还根据用户历史优化了互联网搜索，也就是说，如果您搜索“香水店”一词，它很可能会显示您所在城市的商店选项。
垃圾邮件
此功能与欺诈检测非常相似，即向计算机输入算法，标记哪些是垃圾邮件，哪些不是，从而更容易识别和消除此类消息。
情绪分析
你听说过这个词吗？是的，如今社交媒体上有如此多的互动，我们能够了解人们对某个主题、品牌或人的感受。这是一个有趣的机制，可以了解您的品牌在社交媒体上的形象，旨在改善与客户的关系。
图像识别
您是否注意到，最近当您在 Facebook 上发布照片时，该应用程序会自动标记您的名字？或者，如果您在朋友的照片中认出了自己，您会收到通知吗？是的，这种机制可以广泛应用于不同类型的图像中。
正如我们所见，这个应用程序以一种非常自然的方式默默地成为我们日常生活的一部分，我们几乎没有注意到它，而且我们才刚刚开始。随着这种技术不断积累更多的知识，其趋势将变得更加令人印象深刻。