各位小伙伴都熟悉人工智能这个概念，近年来人工智能是最热门的概念之一。然而，很多人对机器学习很陌生，有的同学会问：“机器学习是用来做什么的呢？”今天笔者简单介绍一下机器学习。

机器学习在人工智能领域具有重要地位，如同“大脑”一般。它是实现人工智能的主要方式之一。在学习过程中，我曾难以区分“人工智能、数据挖掘、机器学习”这几个概念。后来明白，这几个概念不能单独存在，较为容易接受的理解是把机器学习当作实现人工智能和数据挖掘的工具。

机器学习是如何实现的呢？通过以下的模型图，我们能有一个比较直观的理解。

简单来说，机器学习就是把大量数据放进算法模型里进行训练。通过这样的训练，能得到一个用于预测或识别的模型，而这个模型就是机器学习的核心工具。当有新的数据进来时，我们会利用之前训练好的模型来训练新数据，从而达到识别或者预测的目的。

下面我们说一下机器学习的主要步骤：

根据任务目标的需要来确定要使用的算法。主要的算法有分类算法、回归算法、聚类算法等。不同的算法能解决不同的业务问题。选择一个合理的算法，是机器学习的基础性工作。

根据选择的算法，要做好数据预处理。学习的方式包含以下几种：有监督学习，即数据有标签；无监督学习，即数据无标签；半监督学习。针对每一种学习方式，我们都需要做不同的数据处理。

使用选择好的算法来训练处理好的数据，从而得到训练模型。在这个过程里，最为重要的事情是进行算法的参数设置。对于每一个数据集而言，算法的最佳参数都是不一样的。调参需要花费很长的时间，它是机器学习过程中最为耗时的一个步骤。

使用训练好的模型来训练新数据，从而得到结果。接着对这个结果进行评估计算。在评估计算结果的过程中，需要运用合理的评估指标，唯有如此，才能够较为准确地衡量我们的模型是否有效。