机器学习 (ML) 是信息技术 (IT) 的支柱之一，可以定义为人工智能的一个子集。它们是一组强大的算法和模型，使计算机无需编程即可学习。机器学习正被广泛应用于各个行业，以获取关键业务洞察来解决业务问题。机器学习并不是一个全新的概念，已经有大约20年的历史了。
海量和种类数据的可用性、负担得起的数据存储以及更便宜和强大的计算处理导致对机器学习的兴趣重新抬头。
技巧
机器学习技术，如回归、聚类、集成方法、迁移学习、分类、自然语言处理、神经网络和深度学习、词嵌入等，被应用于海量数据以检索有价值的信息。它们用于多种与安全相关的程序，例如人脸检测、语音识别、图像分类、信号诊断等。
机器学习正以迅猛的速度在多个行业获得认可，包括医疗保健、政府、汽车、BFSI 等。大多数行业都会产生大量数据，并且已经能够认识到机器学习技术的潜力。
通过实时研究数据，组织可以更有效地工作。近年来，机器学习取得了令人振奋的进步，增强了其在广泛应用中的能力。机器学习的算法进步和其他进步有望支持一系列领域的潜在变革性进步。
行业实例
在医疗保健领域，机器学习推动了系统的发展，这些系统正在帮助医生更有效地进行诊断并为患者量身定制治疗方案。
通过识别数据中的重要见解，技术在金融服务领域发挥着非常重要的作用。它们通过广泛的数据挖掘帮助预防欺诈和识别机会。金融服务中的机器学习可以识别具有高风险特征的客户或使用网络监控查明欺诈的警告信号。
零售业一直是采用机器学习技术的领跑者。机器学习使推荐消费者购买的物品成为可能，机器学习分析购买或购买模式以做同样的事情。在零售业，机器学习用于实施营销活动、定制客户购物经验、价格优化、商品供应计划等。
机器学习在石油和天然气领域的应用非常广泛，而且还在不断扩大。目前的一些应用包括简化石油分配、预测传感器故障、分析地下矿物质以及识别新能源。
运输业正在利用机器学习来实现模式和趋势，从而使路线更高效。机器学习是物流和其他运输公司的重要工具。
机器学习是计算机科学发展最快的领域之一。它挑战了我们对隐私和同意等关键概念的理解，因为它增强了我们的分析能力。
