什么是机器学习 (ML)？

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机器学习 (ML)是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。可以将其想象为教计算机识别模式，类似于我们学习骑自行车的方式：一旦我们了解了踩踏板和保持平衡的模式，我们就可以反复练习。

机器学习算法和模型可用于构建能够进行预测、检测模式和分类数据的系统。机器学习在各个行业都有广泛的应用，包括医疗保健、金融、零售等。例如，机器学习可用于预测患者结果、检测欺诈行为、向客户推荐产品以及优化供应链。

机器学习有很多不同的技术，但主要包括两类：

传统机器学习：这些技术已经存在了一段 萨尔瓦多电话号码表 间。一些示例是线性回归（用于预测连续结果，例如根据房屋的各种特征预测房价）或决策树（用于对数据进行分类，例如确定电子邮件是否为垃圾邮件）。这些方法通常需要提前识别重要的数据。

深度学习：这是机器学习的一个较新的子集，主要涉及具有几层到多层的神经网络，因此称为“深度”。这些神经网络模仿人类大脑中的神经网络。这些工具旨在通过识别复杂模式来分析大量数据。深度学习为许多 AI 工具提供支持，增强了无需人工即可执行分析和动手任务的自动化系统。它可以用于各种任务，包括自然语言处理、语音识别和图像识别。

机器学习的广泛领域包括自然语言处理和语言建模等子领域。

什么是 NLP？
自然语言处理 (NLP)是人工智能的一个分支，专注于开发能够理解、分析和生成人类语言的算法和模型。这是一个融合了计算机科学和语言学的领域。

由 AI 算法和系统驱动的 NLP 任务示例包括：

文本分类：将文本分类到预定义的类别中，例如将电子邮件分类到垃圾邮件和非垃圾邮件文件夹中。

情感分析：确定一段文本的情感基调，例如客户评论是正面的还是负面的。

命名实体识别：从一段文本中识别并提取重要的命名实体，例如Google 的知识图谱从文本中提取人物、地点或事物以提供摘要。

机器翻译：将文本从一种语言翻译成另一种语言，例如谷歌翻译可以帮助小型企业与国际客户沟通。

问答：根据给定上下文自动生成问题的答案，例如聊天机器人或 Apple 的 Siri 和 Amazon 的 Alexa。

其他基于云的 NLP 服务示例包括Amazon Comprehend和IBM Watson——这些平台提供情绪分析、实体识别、内容分类和主题建模。

NLP 专注于理解和分析人类语言，而语言建模则专门用于生成类似人类的文本或预测句子中的下一个单词。语言模型是基于 AI 的自然语言处理中使用的众多工具之一。