什么是机器学习？它如何帮助决策？

科技确实一直充当着推动我们文明发展进程的催化剂。如今，人与机器共存的方式，创造了一种重要的融合，以连接并缓解访问问题。在这个科技的漩涡中，人工智能（AI）值得特别提及。它基于复杂的算法。机器学习作为人工智能的一个组成部分。

机器学习意味着一个概念，即核心信念是计算机能够在没有程序输入的情况下自行学习以执行某些任务。它基本上是赋予计算机能力的过程。这可以大致分为监督学习、无监督学习，甚至半监督学习。近年来，机器学习在科技界反复成为焦点。

人类拥有能够将资源引导到最佳水平的思维能力。正是通过这种思维能力，才得以运用决策技能。机器学习既有积极方面也有消极方面。一方面，它可以帮助处理数据并做出客观决策，另一方面，在涉及非人类决策者时，存在理解人力资本的问题。然而，公正且非主观的处理数据可以帮助获得结果，而无需情感和偏见的影响。

机器学习还有一个额外的好处，就是能够处理大量数据，而这些数据有时对人类来说处理起来很繁琐，最终会导致无法做出正确的决策。它很容易适应新的和复杂的数据。在处理数据后，它能够分析任何缺陷或错误。这些也有助于制定有效的行动计划以改进。在决策过程中，输入和输出之间存在相关性。对于主要围绕风险管理工作的企业来说，这些要点非常有用。

然而，也存在对技术的依赖因素，而没有来自人力资源的技能输入，这在过度依赖技术干预的情况下总是会发生的。

更新于： 2022年5月2日

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