据LinkedIn称，2018年至2024年期间，全球机器学习市场预计将以42.08%的复合年增长率扩张。如今，机器学习几乎适用于每个行业，从医疗保健、金融、娱乐到零售、制造等。
采用机器学习对于增加收入、削减成本和自动化运营至关重要。
机器学习与深度学习
虽然机器学习和深度学习非常相似并且几乎可以互换，但它们并不完全相同。那么它们有什么不同呢？
虽然深度学习是机器学习的一种，但机器学习肯定不是深度学习。例如，正方形是长方形，但长方形不是正方形。足够简单和容易，对吧？
或许。机器学习和深度学习都是人工智能的形式。机器学习让计算机能够自行学习。深度学习是一种算法，试图以与人脑相同的方式进行学习，利用信息来创建更深刻的数据含义。
机器学习的实际应用
机器学习可以分析数据，从中学习，然后做出预测。机器学习很像任何机器的工作：它被训练去做某事，然后执行该任务。它学习逻辑，然后创建解决方案。
机器学习可以通过利用不同的算法来做到这一点，例如：
朴素贝叶斯 — 一组做同样事情的算法，即每个被分类的特征都独立于任何其他特征的值。这项工作喜欢预测照片中的情绪。
逻辑回归 — 预测有限数量的值中分类结果的值。
分类 — 将数据分成不同的组。
随机森林和决策树 — 一组简单的树预测器，可以产生响应，就像 Youtube 根据您的历史记录预测您可能喜欢观看的其他视频一样。
线性回归 — 预测具有无限结果的分类结果的价值。
机器学习还利用监督学习和无监督学习。监督学习是指人输入数据和解决方案，同时让机器预测输入和解释之间的关系。机器学习大量用于数学。
但无监督学习是输入某种情况的随机数据，然后要求计算机找出关系和解决方案。机器学习使人们能够摆脱无休止的编码或承担自己分析所有数据以找到答案或逻辑的任务。这对于让工作变得更容易并且不浪费时间非常有用。
什么是 深度学习
但现在什么是深度学习？它更像是机器学习的强化版本。简而言之，它只是处理更多数据。它们是强大的算法，需要更多的数据。但这些强大的算法需要同样强大的机器，而机器学习不需要。这意味着深度学习将需要更多的资金来运行。深度学习可以承担更复杂的任务，例如矩阵乘法。它在面部识别方面也更加出色。机器学习很棒，可以完成工作，但深度学习总是能够带你进入更深的层次。
深入研究深度学习和机器学习
通过 Udacity 的大量深度和机器学习纳米学位探索 AI 世界 - 深度学习、Microsoft Azure 机器学习工程师、TensorFlow 机器学习简介、PyTorch 机器学习简介和 AWS 机器学习工程师。
