机器学习的方法与传统实践不同。在传统编程中，我们编写代码来解决问题和机器学习，我们将数据馈送到算法和算法中学习数据，并创建一个可以用于预测看不见数据的方程式（算法）。
。在这篇文章中，我们将讨论机器学习，机器学习类型，机器学习的使用以及简单单词的机器学习的局限性。
机器学习算法的类型
基于培训类型的机器学习算法有三种类型。
- 监督学习
- 无监督的学习
- 强化学习
监督学习
在监督学习中，我们有输入和输出数据，我们训练模型以从输入数据和输出数据中提取功能，这与我们在学校学习的方式相似，我们有问题和答案，我们学习根据问题和答案，我们可以根据我们的学习来预测考试中的答案。
监督学习广泛用于分类和回归问题。
预测类别中的某些东西称为分类，并且预测数字中的某些东西称为回归。我们将在即将发布的帖子中详细讨论分类和回归。继续阅读。##使用机器学习
如今，机器学习几乎在从防御到农业的几乎每个领域都使用。目的是使事情变得容易，更快，准确和高效。
农业的机器学习
机器学习用于农业来预测天气预报，土壤分析，作物产量预测，疾病检测等。
防御机器学习
在防御中，机器学习以多种方式使用，例如面部识别，对象检测，语音识别，威胁检测等
医疗保健机器学习
在医疗保健机器中学习以多种方式使用，例如疾病检测，药物发现，医学成像等。
金融机器学习
在金融中，机器学习以多种方式使用，例如欺诈检测，股票市场预测，贷款批准等。
机器学习的局限性
像其他所有技术机器学习一样，也有一些局限性。机器学习取决于数据，有许多因素会影响机器学习模型的性能，例如数据质量，数据可用性，数据偏见，过度拟合，不足等。
机器学习中有一个说法。如果我们将垃圾数据馈送到机器学习模型，它将提供垃圾输出。
结论
这是21世纪，机器学习无处不在，它每天都在不断发展。了解机器学习及其背后的逻辑非常重要。我们将在即将发布的帖子中讨论机器学习背后的逻辑。
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