机器学习是当今最热门的技术领域之一，也是人工智能发展的重要组成部分。机器学习的出现，开创了智能化时代的序幕。那么，什么是机器学习呢？机器学习又有哪些应用呢？我们一起来看看。
什么是机器学习？
机器学习是一种计算机科学的领域，它通过让计算机学习数据以来自我的方式适应数据的变化，从而不断提高其算法的准确性。简单来说，就是让计算机使用数据来自动学习模式，并根据这种模式做出决策或预测。
机器学习的分类
机器学习可以分为四类：监督学习、非监督学习、强化学习和半监督学习。
监督学习：
监督学习，就是通过一系列数据和对应的标签，让算法来学习如何把数据和标签联系起来。常见的算法有：决策树、神经网络、支持向量机等。
非监督学习：
非监督学习，就是只提供数据，不提供标签，让计算机自行寻找数据中的模式。常见的算法有：聚类、关联分析等。
强化学习：
强化学习，就是通过试错来学习，让计算机在与环境的互动中，不断调整自己的策略，来实现某些目标。常见的算法有：Q-learning、DeepQ等。
半监督学习：
半监督学习，就是提供一部分带标签的数据和一些未标记的数据，让计算机通过学习已经标注的数据，去预测未标注的数据的标签。
机器学习的应用
机器学习在现代化工业中有广泛的应用，以下是机器学习应用的几个例子：
1. 金融业务：银行可以使用机器学习算法来判断是否批准贷款，通过监控用户的账户活动和事务来检测欺诈行为。
2. 医疗保健：利用机器学习可提高医学诊断的准确性，例如医疗图片分析、病患数据分析等。
3. 交通运输：交通运输业可以使用机器学习算法来分析天气和交通状况，从而预测交通拥堵的位置和时间，并提供最优的路线建议。
4. 基因组学：使用机器学习算法来研究基因，寻找与疾病或其他特定性状相关的基因突变。
5. 语音处理：利用机器学习可建立声纹识别系统，快速识别说话者的身份，并自动翻译文本或语音。
光看这篇文章，并不一定真正了解机器学习的深度，学习机器学习需要具备的前提知识包括数理统计、线性代数等，但相信有兴趣的人一定能找到合适的材料。未来的技术发展需要大家紧密的联系，也需要更多人去深入研究机器学习在解决社会问题上的应用。