這是所有機器學(xué)習(xí)項目的第步。你從各種來源獲取大量的數(shù)據(jù)，如客戶的行為數(shù)據(jù)、購買歷史、點擊率等。

數(shù)據(jù)被清洗和預(yù)處理以確保質(zhì)量和準確性。這可能包括刪除重復(fù)項、填充缺失值或轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等。

通過提取、選擇和構(gòu)建有助于模型預(yù)測的新特征來改進數(shù)據(jù)集。

使用適當?shù)臄?shù)據(jù)集訓(xùn)練算法，對結(jié)果進行評估和調(diào)整。

當模型滿足性能標準時，將其集成到您的營銷自動化工具中。

對于老年人照護，機器學(xué)習(xí)用于監(jiān)測健康狀況，預(yù)測疾病風(fēng)險，甚至提供定制化的照顧建議。關(guān)鍵在于收集相關(guān)的生理數(shù)據(jù)建立有效的模型。

數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作方面，自然語言處理（NLP）是種常見的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可用于生成新聞文章、歌詞、故事等。圖像識別幫助篩選和分類視覺內(nèi)容。

至于研發(fā)，機器學(xué)習(xí)用來加速產(chǎn)品開發(fā)過程，預(yù)測哪些特性可能會成功，或者優(yōu)化實驗設(shè)計以提高研究效率。