机器学习之旅

机器学习 (ML) 可以提高敏捷性、简化操作、通过生产新产品和改进现有产品来增加收入，并且在正确使用时可以做出更好、更快的决策。

不可否认，机器学习和人工智能 (AI) 可以帮助企业取得更多成就——在最近的麦肯锡民意调查中，63% 的受访者表示，其组织采用 AI 的业务部门的收入因采用 AI 而增加。同样明显的是，采用者仍然相信 AI 技术能够提供价值和优势。

据 Gartner 预测，到 2024 年，75% 的企业将从试点 AI 转向运营 AI，57% 的企业预计 AI 将在未来三年内改变他们的公司。

虽然机器学习已经存在了几十年，但它作为业务转型工具的使用却相对较新。由于缺乏一条单一、既定的机器学习成功之路，一些组织对此举步维艰，不确定如何迈出下一步（甚至是第一步）。这本电子书旨在帮助公司向前迈进，详细介绍了一条行之有效的路径——从第一步到评估结果——结合了亚马逊机器学习背景的见解和帮助数千名客户实现项目的经验。

现在，企业应该放下对机器学习的担忧，停止追赶，满怀信心地向前迈进。无论企业在机器学习的征程中处于什么阶段，他们都会找到迈向机器学习成功的下一步所需的方向。

人工智能和机器学习有什么区别？

您已经听说过人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 有多种特征，那么让我们来了解一下它们的精确定义：

人工智能（AI）是指任何能够完成以前需要人类智力的工作的系统。

这通常与一些复杂的决策过程有关，而这些决策过程通常需要人类的判断。大多数人工智能用例都希望得到一个概率结果——使预测、分类或判断具有高度的可信度，并与人类判断相媲美。

如今，几乎所有的人工智能系统都使用机器学习来构建。机器学习使用大量数据来创建和验证决策推理。这被称为模型。人工智能系统将数据输入模型，产生类似人类的预测或分类。

机器学习本质上是支撑智能系统的基础技术。

人工智能可能无需使用机器学习即可产生；但就目前而言，机器学习是开发人工智能系统的主要方法。同样，机器学习也可能用于人工智能以外的目的，尽管目前绝大多数机器学习都与人工智能有关。

为什么要使用机器学习？

在深入探讨机器学习之旅的各个阶段之前，首先要考虑一下企业为什么要踏上这条道路。毕竟，即使有这本电子书的指导，要完成这里详述的阶段也需要持续的承诺和不懈的毅力。企业需要经常提醒自己为什么要奋斗，专注于充分利用机器学习技术可以实现的具体商业收益。

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