機器學(xué)習是指使用自動化訓(xùn)練技術(shù)來發(fā)現(xiàn)更好的算法。從技術(shù)上講，機器學(xué)習屬于人工智能眾多技術(shù)的一種。深度學(xué)習技術(shù)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），而機器學(xué)習技術(shù)常用來訓(xùn)練各種深度學(xué)習算法。
無監(jiān)督學(xué)習模型：不經(jīng)過人工干預(yù)，完全靠機器自動化根據(jù)之前從未標記的數(shù)據(jù)來學(xué)習模型。
半監(jiān)督學(xué)習模型：指學(xué)習數(shù)據(jù)中具有已標記數(shù)據(jù)和未標記技術(shù)數(shù)據(jù)，我們既要通過已標記數(shù)據(jù)的監(jiān)督信息，又要通過未標記數(shù)據(jù)的信息來訓(xùn)練模型。
監(jiān)督學(xué)習模型：指使用預(yù)先標記好的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。
強化學(xué)習模型：強化學(xué)習又稱為評價學(xué)習，是指使用的算法可以根據(jù)與環(huán)境進行交互來獲得獎勵信號并調(diào)整模型。
在對機器學(xué)習類型的選擇前，我們會根據(jù)實際的應(yīng)用情況對機器學(xué)習類型的性能、準確性、可靠性等方面進行考慮。當我們根據(jù)數(shù)據(jù)的來源考慮分析算法的不同優(yōu)點和缺點時，從而可以讓我們選擇更合適的機器學(xué)習算法，這樣可以獲得更好的輸出結(jié)果。機器學(xué)習從業(yè)者可能會結(jié)合多種機器學(xué)習類型和這些類型中的各種算法來實現(xiàn)最佳結(jié)果。無監(jiān)督技術(shù)適合用來來分析數(shù)據(jù)集，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)關(guān)系的基本了解。新機器學(xué)習模型的性能取決于供給數(shù)據(jù)的性質(zhì)、具體問題以及解決問題所需的條件。
監(jiān)督學(xué)習模型使用已標記的數(shù)據(jù)，機器學(xué)習可以自行學(xué)習已標記數(shù)據(jù)的特性。監(jiān)督學(xué)習模型的缺點是需要給數(shù)據(jù)完成標記，標記數(shù)據(jù)這件事需要花費大量人力、物力。在某些情況下，這些標記可以作為自動化過程的一部分自動生成。常見的監(jiān)督學(xué)習算法有分類和回歸算法。
分類算法決定數(shù)據(jù)中表示的實體、對象或事件數(shù)據(jù)的類別。常用的分類算法包括決策樹、邏輯回歸、隨機森林和支持向量機(Support Vector Machine,SVM)。
回歸算法識別數(shù)據(jù)集中表示的多個變量之間的關(guān)系。常見的回歸算法包括線性回歸、多元回歸、決策樹、最小絕對收縮和套索回歸。
無監(jiān)督學(xué)習模型根據(jù)無標識的數(shù)據(jù)自動識別數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)。通過無監(jiān)督學(xué)習模型，我們可以快速把數(shù)據(jù)進行分類。聚類和降維是兩種常見的無監(jiān)督學(xué)習算法類型。
聚類算法根據(jù)各種標準將相似的數(shù)據(jù)分組在一起。我們可以將數(shù)據(jù)分成不同的組，最終通過組內(nèi)分析來識別每個組內(nèi)的特定的模式。
降維算法（Principal Component Analysis,PCA）指通過降維算法把高維數(shù)據(jù)映射到維數(shù)較低的數(shù)據(jù)空間中，有利于數(shù)據(jù)的后續(xù)處理，能夠有效降低隨機變量數(shù)量。
半監(jiān)督學(xué)習模型是在無監(jiān)督學(xué)習算法中添加小部分帶標識的數(shù)據(jù)一起訓(xùn)練學(xué)習的過程。
強化學(xué)習模型通常用于在模型部署后根據(jù)與環(huán)境交互來不斷改進學(xué)習模型。
圖像處理
風險預(yù)測
交通及物流管理
自然語言處理
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