1、工业机器学习入门与实践指南

工业机器学习入门与实践指南

1. 工业机器学习的发展与应用

工业机器学习（IML）正逐渐成为全球各行业的变革力量，它在速度、规模和影响力方面不断积累，过去三年里，已对许多主要业务流程产生了巨大影响。目前，几乎没有一个行业能免受机器学习的日常影响，预计其增长模式在规模上将增加 300% 以上，复杂性增加 250%。

1.1 应用机器学习的条件

要将机器学习应用于数据集，需满足以下条件：
1. 数据中有可区分的模式 ：确定数据中的模式是机器学习的主要目标，没有模式，机器学习过程将无法进行。
2. 模式不能用数学公式解决 ：应先研究数据模式与数学计算的相关性，若有已证明的数学公式，就无需使用机器学习，直接进行数学计算即可。
3. 能够访问数据集的所有方面 ：用于分析的数据必须作为“真实”的单一来源可用。许多项目在进行机器学习时，会发现使用的数据并非目标领域的数据，或因限制而不能使用。因此，要花时间验证所有数据源的谱系和来源。

1.2 工业机器学习的应用行业

IML 可应用于多个行业，包括但不限于：
| 行业 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 健康信息学 | 医疗数据的分析与应用 |
| 医院及其他医疗设施 | 辅助诊断、疾病预测等 |
| 汽车 | 自动驾驶、故障预测 |
| 航空航天 | 飞行数据分析、系统优化 |
| 通信 | 网络优化、用户行为分析 |
| 客服中心 | 智能客服、客户需求预测 |