机器学习（Machine Learning，简称ML）是一种人工智能（AI）的分支，致力于研究让计算机系统能够从数据中学习并自动改进性能的算法和技术。机器学习使计算机系统能够从经验中学习，而不需要明确地进行编程。
我们听到5G的好处已经很多年了，但直到今年，远程工作、视频会议和数字协作成为我们生活的核心部分，对可靠连接和更多带宽的需求才真正成为我们都能理解的一项具体好处。我们对手机、平板电脑和其他设备的依赖——包括越来越多的物联网传感器——凸显了对多车道信息高速公路的需求，电信公司早就知道我们会需要这种高速公路。如今，企业无法承受断开连接的后果，5G部署已经成为解决方案的一个重要组成部分。
在我们的生活中，机器学习无处不在，它增加了价值，产生了积极的经济效应，同时减少了低效和浪费。这是由多方面的因素推动形成的，包括显著改进的神经网络（NN）框架，成熟的机器学习技术，改善的训练数据访问方法，当然还有一点很重要的就是，性能更佳的、嵌入在边缘和终端用于训练的专用集成电路（ASIC）。再加上更好的机器学习训练算法——在一些情况下可以将训练时间从数周减少到数小时，机器学习正变得越来越可行。
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
导读：ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。
在之前学习机器学习技术中，很少关注特征工程(Feature Engineering)，然而，单纯学习机器学习的算法流程，可能仍然不会使用这些算法，尤其是应用到实际问题的时候，常常不知道怎么提取特征来建模。 特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。
特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。
常见的机器学习&数据挖掘知识点——SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和)；
SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和)；
SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和)；
MSE(Mean Squared Error, 均方误差)......
机器学习近几年大热，大家都想要了解，但机器学习已经形成一套枝叶繁茂的知识体系，而且往往建筑在复杂的数学基础之上，又容易让人无从下手。初学者最常问的，不是某个具体的重点难点知识，反而是机器学习究竟该怎样学。
本文概述了计算机视觉、自然语言处理和机器学习中常用的优化器。此外，你会找到一个基于三个问题的指导方针，以帮助你的下一个机器学习项目选择正确的优化器。
机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。