机器学习技术发展迅速，许多软件产品都建立在机器学习平台之上。然而，机器学习并非总是放之四海而皆准的解决方案。
人类能够做出决策并解决复杂的任务，但在某些情况下，人类无法完成任务，例如导航到未知区域、天气预报以及某些动态场景。在这些情况下，我们需要机器的帮助来做出决策并解决复杂的任务，以帮助人类。
对于人类来说，分析海量数据是一项非常复杂且耗时的工作，而且在分析数据时会出现很多人的错误，这种情况也使得机器学习成为必需。
为了让机器在人工智能中做出决策，机器学习和深度学习将有助于分析海量数据并找到一些有助于做出决策的模式或类别，这些决策称为数据驱动的决策。
数据驱动的决策在自动化方面非常有帮助，可以提高解决复杂任务的速度，并提高准确性和无差错性。
利用机器学习，我们可以提高系统的效率和准确性。
在机器学习中，我们向机器学习算法提供海量数据进行训练。它会分析数据，根据数据建立模型，并预测所需的输出。通过机器学习，我们可以节省大量精力和金钱。
在我们当今的世界，许多应用程序都在使用机器学习，其中包括
1. 天气预报
2. 股票价值预测
3. 自动驾驶汽车
4. 导航
5. 人脸识别
6. 欺诈检测
还有更多……
我们将探讨机器学习可以解决哪些问题，不能解决哪些问题，并讨论如何选择您选择的机器学习工具。
机器学习可用于分析海量数据以发现一些模式或类别，这对人类来说是一项非常困难的任务。例如，Netflix上的推荐视频和电子商务网站上的推荐产品都在使用机器学习。
机器学习的一个主要优势是模型可以学习数据中的趋势。通常，我们提供给算法的高质量数据越多，其随着时间的推移表现就越好。更多数据使我们能够根据新数据进行预测，或根据历史数据预测未来。
通过机器学习，我们让机器从数据中做决策，这样我们就无需在每个步骤都与算法一起工作。算法会利用和分析数据，并根据数据进行预测以改进其算法。垃圾邮件过滤器和杀毒软件就是例子，它们会从每种威胁中学习。
通过机器学习，算法会不断分析数据，以提高准确性和效率。您提供的数据越多，算法就会自动获得越来越多的改进。例如天气预报，它会从不均匀的数据输入中获得越来越准确的预测。
机器学习算法可以处理各种数据，并可在动态决策场景中使用。
机器学习可应用于医学、天气、股票、银行以及所有其他主要领域。通过机器学习，我们可以极大地改善客户互动。准确分析和预测海量数据可以极大地促进业务发展。
机器学习模型依赖于我们提供的数据，因此机器学习算法需要大量数据，而且数据必须准确且优质。为了训练模型，需要这个优质的数据集。
机器学习算法需要大量时间和精力来分析和训练数据，以构建准确的模型。机器学习算法需要大量的算力和资源（数据）才能工作和发展。
机器学习需要手动选择算法，这不是一项简单的任务。我们必须在测试样本数据和测试数据在每种算法上的表现后才能选择算法，以选择最佳算法来获得最佳结果。这个手动过程非常耗时，需要大量的精力。
机器学习需要手动选择算法，我们需要在所有算法中检查样本数据来选择最佳算法。但是，在训练和测试这些海量数据时，存在很高的误差几率，这将导致结果出现误差，考虑到数据量，这并不容易纠正。
