什么是机器学习？人工智能 (AI)领域包含一个称为机器学习 (ML，Machine Learning) 的子集，它使机器能够自动从大量数据和先前的结果中学习，同时发现规律模式并在最少的人工干预下进行下一轮预测行为。机器学习是一种技术，可以通过发现模式，从迭代过程中产生的经验学习，从大量数据中收集可用信息。 在机器学习中，人们通过算法等计算方法直接从数据中学习，而不是依赖于任何可以作为模型的预定方程。 在学习的过程中，机器学习算法的性能会随着它们接触到的样本总数的增加而自适应地提高。这是因为机器学习算法旨在从错误中学习。 例如，属于更广泛的机器学习类别的子领域之一是“深度学习”。它训练计算机重现自然的人类行为，例如从示例和其他认知过程中学习。 借助机器学习技术，计算机可以独立于人类输入运行。为了让 ML 应用程序独立学习、成长、开发和适应，它们不断地被赋予新的数据。 我们现在已经形成了众多的机器学习框架。机器学习中使用的算法是从传统算法发展而来的。它们通过让程序自动从您提供的信息中学习来提高程序的智能。
什么是机器学习框架？机器学习框架是一个库，使开发人员能够更轻松、更快速地构建 ML 模型。它提供了一种简单明了的方法，通过使用预构建和优化组件库来定义机器学习模型。它通过防止程序员在创建特定的 ML 应用程序时从头开始，使开发过程更加高效。许多已经在机器学习框架内使用的类似库使得机器学习模型的创建更容易访问。 在机器学习中，可以通过应用许多工具来取得成功。机器学习框架是工具和算法的集合，可促进作为机器学习生命周期一部分的操作。 机器学习生命周期中涉及的活动包括
|
|
|
