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一、機器學習和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
解決業(yè)務問題不同
數(shù)據(jù)分析：報告過去
機器學習：預測未來
技術手段不同
數(shù)據(jù)分析：用戶驅(qū)動、交互式分析
機器學習：數(shù)據(jù)驅(qū)動、自動進行知識發(fā)現(xiàn)
參與者不同
數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析師
機器學習：數(shù)據(jù) + 算法
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一、機器學習和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
數(shù)據(jù)特點：
數(shù)據(jù)分析：交易數(shù)據(jù)，少量數(shù)據(jù)，采樣分析
機器學習：行為數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)，全量分析? ?
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一、機器學習的典型應用
自然語言處理
情感分析
實體識別
深度學習
圖像識別
語音識別
個性化醫(yī)療
人臉識別
自動駕駛
智慧機器人
私人虛擬助理
手勢控制
視頻內(nèi)容自動識別
機器實時翻譯
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一、機器學習典型應用
CTR預估
互聯(lián)網(wǎng)廣告：百度搜索廣告，排序
協(xié)同過濾
推薦系統(tǒng)：電商推薦
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一、機器學習典型應用
樸素貝葉斯
垃圾郵件識別
決策樹
信用卡欺詐：騙子或還款能力差的人識別
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一、機器學習典型應用
用戶細分精準營銷
聚類：“全球通”用戶專門服務
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一、機器學習典型應用
關聯(lián)規(guī)則
購物籃分析：“啤酒 + 尿片”
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一、業(yè)務系統(tǒng)發(fā)展的歷史
基于專家經(jīng)驗
基于統(tǒng)計 —— 分緯度統(tǒng)計
機器學習 —— 在線學習? ?
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一、機器學習發(fā)展的原動力
從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，把這些規(guī)律用到對未來自動做出決定
用數(shù)據(jù)代理專家
專家：片面性、主觀性
經(jīng)濟驅(qū)動，數(shù)據(jù)變現(xiàn)
大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)
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一、從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律
基石：概率論、數(shù)理統(tǒng)計
統(tǒng)計學（計算力不足?）：
抽樣 —— 描述 統(tǒng)計—— 假設驗證
機器學習（計算力充足）：
用模型擬合規(guī)律
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一、機器學習
機器學習：利用計算機從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，并把這些規(guī)律用到未來不確定場景的決策中。
數(shù)據(jù)分析：人來驅(qū)動；機器學習：機器驅(qū)動。
算法：從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律
數(shù)學函數(shù) / 數(shù)學公式
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特征工程，占了機器學習的70%的工作
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把用戶分類
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算法
購物籃分析
關聯(lián)規(guī)則算法
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機器學習
離線機器學習
在線學習
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