机器学习

2、 1. 机器学习是工智能的关键域之一，它让计算机能够基于数据进行自我学习和性能提升，而无需显式程。 2. 该技术的核心理念是通过分析大量数据来识别模式和规律，进而将这些知识应用于新数据，以做出预测或决策。 3. 机器学习与传统程不同，它能够通过不断的迭代和自我调整来提高模型的准确性和效率。

3、 1. 监督学习：数据的指挥棒监督学习，就像有标签的交响乐，如线性回归，是数据驱动的典范。 它的旋律清晰，目标明确，应用于医学图像分析和文本分类，精准揭示背后的规律。 2. 无监督学习：自由探索的舞者无监督学习，如同聚类中的舞者，无固定目标，却能数据的内在结构。

1、   工语音电销机器是一款通过精准语言平台，群呼潜在客户群体，并模拟销售专员沟通进行信息筛选的工智能语音机器。 工语音电销机器在普通呼叫系统基础上加入了自然语言处理、语音识别、词义理解等多项工智能技术，通过智能外呼，自动应答来代替工接，达到筛选意向客户、锁定目标客户、精准客户分类等等营销服务目的，提升客户体验、提高营销效率、优化运营成本、助力企业降本增效。 朗深公司的工智能机器对多个行业做了优化，支听写模式和关键词模式，支断和非断，在电销、房产、教育等行业应用广泛。

4、 一般机器学习算法的步骤是数据收集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估、模型调优、模型部署。 1、数据收集：机器学习的起点是数据收集。 数据可以从各种来源获取，如网络爬虫、传感器、数据库等。 数据的质量和多样性对于机器学习模型的性能具有重要影响。