ML　可以根据过去的趋势和交易来预测未来结果,对侧重于报告过去业务数据的商业智能　(BI)　进行补充。　通过以下几个步骤,可成功在企业中实施　ML。首先,找出恰当的问题,即找出确定之后企业可从中获益的预测。接下来,必须根据历史业务指标　(交易、销量、流失等)　收集数据。对数据进行整合,然后根据数据构建　ML　模型。运行　ML　模型,并将模型的预测输出应用到企业系统,从而制定更加明智的决策。　在您的组织实施机器学习　使用案例　异常检测　找出与预期模式或数据集中其他项目不相符的项目、事件或观察结果。　欺诈侦测　构建预测模型,帮助识别潜在的欺诈性零售交易,或帮助检测出欺诈性或不当项目审查结果。　客户流失　找出极有可能会流失的客户,让您积极地为他们提供优惠或更广泛的客户服务,以便留住这些客户。　内容个性化　使用预测分析模型,根据客户先前的行为来推荐项目或优化网站流量,从而提供更加个性化的客户体验。　什么是深度学习?　深度学习是机器学习的一个分支,包含各种分层算法,目的在于更好地了解数据。与较为基础的回归算法不同,这些算法不再局限于创建一组可解释的关系。相反,深度学习依靠这些非线性算法层来创建能够根据一系列因素进行交互的分布式表示。对于大型培训数据集,深度学习算法开始能够识别元素之间的关系。这些关系可能存在于形状、颜色、文字等元素之间。由此,人们便可以使用该系统创建预测了。在机器学习和人工智能中,深度学习之所以具有强大的功能,是因为该系统能够识别的关系超出了人类可在软件中实际进行编码的关系,且还能识别出人类甚至无法意识到的关系。经过充分的培训后,算法网络便可以开始预测或解释非常复杂的数据。　使用案例　图像和视频分类、细分　卷积神经网络在执行许多视觉任务方面　(包括对象分类)　超越了人类。对于数以百万计的标记图片,算法系统可以开始识别图像的主题了。在深度学习的推动下,许多照片存储服务现已具备面部识别功能。该功能对Amazon　Rekognition、Amazon　Prime　Photos　和Amazon　Firefly　Service　而言非常重要。　语音识别　Amazon　Alexa　和其他虚拟助手的作用在于识别请求并返回响应。虽然人类在很小的时候就可以理解声音,但直到最近,计算机才能够倾听并回应人类。由于人类的口音和言语模式多种多样,导致倾听和回应人类成为一项难以利用较为传