随着人工智能的发展，机器学习已经成为了一门热门学科。对于很多人来说，这是一个充满挑战和希望的领域。还有一部分人或许还在问：什么是机器学习？有何作用？
下面本文将为大家简单介绍一下机器学习。
一、机器学习是什么？
机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的核心，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构从而不断改善自身的性能。
相对于传统机器学习利用经验改善系统自身的性能，现在的机器学习更多是利用数据改善系统自身的性能。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，它从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。
在基本技术术语中，机器学习使用的算法将经验或历史数据纳入，分析并根据该分析生成输出。在某些方法中，算法首先处理所谓的“训练数据”，然后学习，预测并找到随着时间的推移提高其性能的方法。
二、常见应用场景
机器学习的应用场景有很多种，常见的有自动驾驶、推荐系统、机器人和人工智能。根据不同的应用需求，可以使用不同类型的机器学习算法。
在无人驾驶汽车中，需要对车辆周围环境进行感知，从而做出有效决策。这些感知能力是通过摄像头等传感器实现的。对于摄像头来说，主要研究对象包括图像处理技术、深度学习技术和雷达成像技术等。
推荐系统的核心任务之一就是识别用户行为特征并计算出相应权重，然后将其结果反馈给用户。目前常用的主流推荐算法包括基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法和基于遗传算法的推荐算法。
此外，在金融领域，银行可以基于大数据进行风险评估并提出相应建议；在电信行业，运营商可以根据大数据分析用户行为并优化服务内容；在医疗健康产业，医生可以针对病人疾病史和体检结果制定个性化治疗方案；在政府机关，政府部门可以根据大数据分析政府政策及应对策略。
三、我们如何应对机器学习
随着人工智能技术的不断进步，越来越多的应用场景开始出现在人们生活中，如自动驾驶、无人机配送等。对于这一现象，有人认为这是一种智能时代的产物；也有专家指出，机器学习仅仅是一个工具，而非目的。无论哪种观点，都需要我们做好应对机器学习的准备。
但是，要想成功实现机器学习，还需要有大量的知识储备和实践经验。
