隨著大數據的發展和計算機運算能力的不斷提升，人工智能在最近幾年取得令人矚目的成就，目前在很多行業都開始應用機器學習技術，從而獲取更深刻的洞察，為企業經營或日常生活提供幫助，提升產品服務水平。
機器學習愈加廣泛的應用，也促使企業對相關領域機器學習人才的需求日益擴大。為滿足企業的需求和學員們個人發展，國匠學院推出《AI-機器學習技術及其應用》課程，特邀復旦大學趙老師，為大家深入淺出的分享機器學習的“前世今生”。
8月27日，為期三天的《AI-機器學習技術及其應用》課程如期開課，來自方太、蘇泊爾、羅傑斯、雷勃電氣、昌碩科技等知名企業的學員們齊聚一堂，分組圍坐，課堂氣氛濃烈。
果醬君也很榮幸地“蹭”了半天的課程，下面就和大家簡單分享一下：
No.1
機器學習、人工智能和數據挖掘
➢ 機器學習是人工智能的一個分支，它是實現人工智能的一個核心技術，即以機器學習為手段解決人工智能中的問題。機器學習是通過一些讓計算機可以自動“學習”的算法，從數據分析中獲得規律，然後利用規律對新樣本進行預測。
➢ 數據挖掘是從大量的業務數據中挖掘隱藏、有用的、正確的知識促進決策的執行。數據挖掘的很多算法都來自於機器學習，並在實際應用中進行優化。機器學習最近幾年也逐漸跳出實驗室，解決從實際的數據中學習模式，解決實際問題。數據挖掘和機器學習的交集越來越大。
在這裡，趙老師強調，“機器學習≠數據挖掘，機器學習可以自己產生數據樣本，但數據挖掘分析的是真是存在的數據。 ”
No.2
機器學習的應用領域
機器學習已經廣泛應用於數據挖掘、搜索引擎、電子商務、自動駕駛、圖像識別、裡化投資、自然語言處理、計算機視覺、醫學診斷、信用卡欺詐檢測、證券金融市場分析、遊戲和機器人等領域，在分析中使用機器學習的現實意義是獲得有用信息，隨著機器學習相關技術的進步，促進了人工智能在多個領域的發展。
講到機器學習的典型應用的時候，趙老師還親自為學員們演示了簡單的人臉識別，引起學員們的濃厚興趣。
No.3
機器學習流程
➢機器學習是一門入門容易但精通難的學科。
➢機器學習分析人員需要掌握行業知識以瞭解業務流程、理解數據背後的隱含信息以合理解讀數據、從變化的角度和時間維度把握需求以確定使用哪些數據，這是數據分析的基礎。
➢機器學習的主要流程是明確分析目標、數據收集、數據預處理、建模分析、結果評估、部署使用以及學習更新。
趙老師表示，明確數據分析目標是機器學習首要的重要步驟，這個步驟需要與用戶進行充分的溝通。數據預處理的重要性也不能忽視，因為數據可能存在著噪音、不一致、異常、個人隱私保護等問題，所以為保證數據的質量，必要的數據治理是需要的。
課程第一天節奏緊湊，乾貨滿滿，自然遠不止果醬君介紹的這些。趙老師理論結合實際操作的授課方式，讓晦澀的知識更易被學員們理解、消化。茶歇期間，學員們也會自發做一些簡單討論，學習興致高漲，接下來兩天的課程也愈加讓人期待滿滿~
閱讀更多 國匠智能製造培訓學院 的文章
