由于现在人工智能的火热，接连着也推动了机器学习的高潮，而机器学习是现在很多技术的基础，比如说数据挖掘、统计学习、计算机视觉等等广泛使用的技术。我们在这篇文章中就给大家介绍一下关于机器学习涉及到的应用，希望这篇文章能够帮助大家更好的理解机器学习的知识。
首先我们给大家介绍一下数据挖掘，我们可以认为数据挖掘就是机器学习和数据库的组合，大家在近几年里可能听过很多关于数据挖掘的概念，现在有很多人认为数据挖掘是一个十分有用的价值，有的人竟然说利用数据挖掘能够从数据中挖出金子，以及将废弃的数据转化为价值等等。其实这个说法还是有点道理的，数据挖掘仅仅是一种思考方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识，而不是每个数据都能挖掘出金子的，所以说，我们要想让数据挖掘得到发展就不能捧杀它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能，恰恰相反，一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键，而且他还必须对数据有深刻的认识，这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。
而统计学习也和机器学习沾点边，这是因为统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。比如说十分常见的支持向量机算法，这种算法就是源自统计学科。不过在某种程度上两者是有分别的，也就是统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化，偏数学，而机器学习者更关注的是能够解决问题，偏实践，因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。
最后说说计算机视觉，我们可以这样认为，计算机视觉就是图像处理和机器学习组合。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，我们常见的百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。而这个领域是应用前景非常火热的，同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深度学习的发展，大大促进了计算机图像识别的效果，因此未来计算机视觉界的发展前景不可估量。
其实关于机器学习涉及到的应用还有很多，这些足以说明机器学习有很多在生活中常见的应用，而这些应用在某种程度上来说给我们带来的极大的方便进而改进了我们的生活品质。所以说，机器学习是一个十分有前景的学科。
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