企业的四个机器学习示例
机器学习算法和模型是驱动这一过程的引擎，但企业到底可以用它们做什么呢？考虑来自电子商务网站或流媒体服务的推荐很容易，但在 B2B 公司或内部运营层面呢？让我们考虑四个机器学习示例，它们展示了机器学习功能的广度。
机器学习彻底改变了数据准备：
由于无处不在的访问、云数据库、物联网技术等的融合，大数据在过去十年中成为一个常用术语。但是，当所有这些数据流进入操作时，仍然需要对其进行处理以供使用。机器学习通过自动增强、增强、修复和丰富数据彻底改变了这一点。这可以节省标准化格式、识别异常值、屏蔽敏感数据等任务。通过机器学习，主要的重复步骤可以自动化，以获得更快、更准确的结果，使数据科学家能够将时间和精力集中在其他地方。
使用 ML 更快地发现数据：
无论数据科学家和分析师受过多少训练或拥有多少经验，他们都只能以人类的速度前进。机器学习模型能够以数据科学团队无法企及的速度进行更简单的分析和数据集处理。由于范围更大、速度更快，机器学习可以识别人类团队可能忽视的模式。在同一级别上，机器学习可以检查关系并为进一步分析提出建议，而这在手动级别上可能是不可能的。
通过机器学习实现更智能的搜索：
机器学习将搜索能力提升到更高的水平，无论是实际的搜索功能还是输出。在机器学习下，可以训练算法在运行预测、趋势、聚类和相关性分析时考虑特定参数。结果提高了功能和灵活性，从提高推荐引擎的准确性（从而提高参与度）到提供更多的定制选项，再到派生新类型的预测或异常。
机器学习和自然语言处理：
机器学习功能的范围包括自然语言处理 (NLP)，它创建一个不断发展的模型来理解人类语言。这是驱动语音识别的引擎，语音识别本身在业务、可访问性和日常生活中有许多应用。 NLP 算法学习的越多，其准确性就越高，只需通过语音即可实现交互。这也与自然语言生成（NLG）有关，它可用于根据数据洞察自动生成描述和报告。
