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。
为了了解人工智能和机器学习在医疗保健行业中的作用，需要探索这两种技术在医疗保健行业中的优势和功能。医疗保健行业在过去几年发生了重大转变。机器学习和人工智能的扩展和影响催生了新的生态系统。尽管如此，大多数情况下，这两种技术被描述为医疗保健行业的魔杖。
隐私增强技术是一个笼统的术语，包括在隐私信息采集、存储、以及在执行搜索或分析过程中对于保护和增强隐私安全性的数据安全技术，旨在提取数据价值，以充分发挥其商业、科学和社会价值，但同时又不会危及这些信息的隐私和安全性。
人工智能(AI)和机器学习(ML)技术如今已经成为人们日常生活的一部分，其中包括网络安全。在网络安全人员的手中，人工智能/机器学习(ML)可以识别漏洞并缩短事件响应时间。但在网络罪犯手中，人工智能/机器学习(ML)则可能会造成重大伤害。
物联网领域的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 服务预计将以每年 40% 的速度增长，到 2026 年收入将达到 36 亿美元（26 亿英镑）。
人工智能如今已经被提上了很多首席执行官的首要议程。虽然这个话题并不新鲜，但首席执行官们已经了解采用人工智能技术并不简单。为了实现这一目标，企业需要从他们的业务目标开始，然后以推进这些目标的方式使用人工智能技术，并希望可以增加业务价值。本文是人们值得关注的10个人工智能和机器学习趋势。
尽管围绕云有许多值得高兴的事，而且也有一些成熟的商业价值，但依赖大型云提供商的堆栈也有一个潜在的弱点。以下是将业务迁移到云端时需要注意的10件事。
安全性已成为标准产品的一部分。在过去的几年里，它改变了世界的格局。云供应商现在提供许多以前只能从第三方获得的安全性，包括有像Vpnetic.com这样的网站，提供有关网络安全秘密的详细信息。
机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。
本文讨论使用生成数据集来做目标检测的一些基础概念。