机器学习是您的系统从发生的事情，经验中学习并不断提高其技能和决策能力的过程。
它是一种人工智能（AI），由系统应用学习的技巧。它不需要我们的指导来做出不断学习的决定。
系统中的人工智能解决方案帮助它在数据本身中找到某种模式，并从那里可以执行自己的任务，并使其决策能力最终更好，以备将来使用。机器学习的主要目标是使系统能够自动做出决策，而不会受到任何人为干扰，协助或指导系统做出精确或准确的决策。
人工智能（AI）在计算机科学领域中，AI是实际感知其环境的术语。基本上，它帮助系统提高工作效率，思考能力，决策能力，并借助机器学习帮助系统以人为本的方式工作。
机器学习过程中的人工智能开发实际上是一个进步的过程。
机器学习的示例包括-医学诊断，图像处理，回归，学习关联。
机器学习方法
机器学习过程通常分为两类：有监督的和无监督的机器学习算法。
有监督的机器学习算法
该算法有助于了解系统在过去和现在的学习方式，还有助于了解未来分析的输出准确性。它们有助于考虑数据集或说是训练数据集，然后使用此算法，我们可以生成可以对结果输出进行预测的函数。稍后，将检查输出是否有错误，以将结果与最初已计算出的输出进行比较，以获得更准确的结果。
无监督机器学习算法
该算法有助于检查系统是否可以从没有结果的输出和培训的信息中真正提取数据和推断。现在，系统从隐藏结构以及所有相关数据和几个未使用的数据中绘制出一个模式，以实际提供隐藏结构的详细信息。它们在这里给出输出，但是没有必要检查给定输出是否正确。
机器学习是一个能够分析大量数据的过程。这是学习风险因素和获利机会的更快过程。他们具有从错误和经验中学习的特征。甚至他们也可以消除在同一工作上犯的错误，因为需要一些时间来了解原因。当机器学习与人工智能和其他认知技术相结合时，收集大量信息然后纠正错误并从进一步的经验中学习可能是一个广阔的领域，从而发展出一种更智能，更快，更准确的处理技术。
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机器学习的一些优点和缺点
每个过程或技术都有其优点和缺点。即使在机器学习的情况下，也存在一些导致优点或缺点的因素。
首先让我们讨论一下机器学习的优势
识别趋势和模式
机器学习有助于管理大量数据，并了解人类无法管理大量数据的趋势和模式。例如-在像Myntra这样的电子商务行业中，它有助于根据用户需求来了解和管理其营销业务。像交易，产品，大量点击，要约，优惠券一样，基于所有这些选择，业务增长最终取决于。
无需人工干预
由于采用了机器学习技术，因此我们不需要协助我们的系统或向其发出命令来遵循某些说明。要控制自己的决策能力。而是让它自己做出自己的决定，而不会受到我们的干预。因此，它可以帮助他们自己发展和提高决策能力，并纠正错误。
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连续的提高
它由机器学习算法组成，可帮助系统不断了解错误并针对这些错误进行纠正。因此，这提高了效率和准确性。例如-如果我们正在设计天气预报应用程序，它可以为我们提供常规的天气预报。该预测的准确性完全取决于常规的错误检查并具有更高的准确性。
处理多维和大量数据
机器学习算法借助AI技术帮助管理和改善多维和大量数据，并提高其无误的技能。
广泛的应用
机器学习对那些在电子商务领域的人或医疗保健提供商有帮助，他们可以利用机器学习为他们的市场增长提供巨大帮助，同时也有助于提高人类工作效率。该应用程序的使用为客户提供了非常个人化的使用体验，同时针对了正确的客户。
机器学习的缺点
机器学习过程领域中甚至普遍遇到的一些弊端。那些影响机器学习的因素如下：
数据采集
在机器学习过程中，训练和学习过程中会使用大量数据。因此，这些对数据的使用应具有良好的质量，并且没有偏见。在借助软件开发服务进行机器学习的过程中，有时还会需要等待。在这段时间内，将生成新数据，并将其用于进一步处理。
时间和资源
在机器学习过程的过程中，如果有任何错误，这将有助于在纠正过程中帮助管理所有功能以管理数据和使用某些数据的算法。以及用于该系统功能的可信赖且可靠的资源。
解释
当算法有助于所有这些过程并给出结果输出时。必须检查给定的输出是否有任何错误，并应进行校正操作以达到所需的精度。在选择该算法的过程中，我们必须选择您为此目的所需的算法。
高错误敏感性
在机器学习的过程中，使用了大量的数据，另一方面，使用和测试了许多算法。因此，经历了许多错误是一个巨大的变化。因为当您在特定数据集上训练数据集时，如果算法中有任何错误，就会使用许多算法，这会导致用户看到几个不相关的广告。
这些失误是一个屡见不鲜的常见问题。因为当这些错误发生时，要找出造成该问题的主要来源并找出该特定问题并加以纠正并不容易，这需要花费较长的时间。
结论
在这种快速的生活中，如果我们的系统确实做出了一些决定来保持资源的实时更新，那么在这种情况下，我们需要在给定的时间内管理所有工作。借助人工智能解决方案和其他认知技术的机器学习使其成为计算机科学发展领域的新纪元。
Video
- https://youtu.be/ImnOs_DjZaM
