如果正确的利用模式识别进行商业预测和决策，那么会为企业带来巨大的利益。机器学习（ML）研究这些模式，并将人类决策过程编码成算法。这些算法可以被应用到几个实例以得出有意义的结论。在这篇文章中，我们将了解一些机器学习的基础、工作原理及特点。
举例来了解机器学习
经研究预测，截至到2020年，企业采用机器学习、人工智能和深度学习、物联网（IOT）以及大数据将从他们那些不太知情的同行那里带走超过1兆2000亿美元。
数据是机器学习的关键。算法从一定数量的数据中学习，然后应用这种学习来做出明智的决策。Netflix有一个很好的关于下一个你想看的节目的想法，Facebook可以在照片中识别你和你的朋友，这要感谢机器学习.。
机器学习是关于自动执行任务的，它的应用跨越了广泛的行业领域。数据安全公司可以使用机器学习来追踪恶意软件，而金融公司可以使用它来增强其盈利能力这里有个例子，让我们考虑一个手电筒，无论什么时候，当“黑暗”一词出现在一个短语中的时候，它就会被程序打开。我们将使用的几个短语作为关于手电筒的机器学习算法的输入数据。
用程序语言来表达机器学习
为了解决业务的复杂性，并带来机器学习的技术创新，编程语言和框架技术不断地被引入和更新。一些编程语言来来往往，而一些被相关的、保留的还在经历着考验。这两个编程语言在机器学习和人工智能的圈子里是最强大的。还有其他语言如java、C++、Julia、SAS、MATLAB、Scala，还有很多。然而，我们讨论的仅限于Python和R这两个语言.
Python不仅流行，还很简单，并且功能众多。它是一种能在所有主流平台上使用的便携式编程语言，如Linux、Windows、MAC和UNIX。Python不仅作为Web应用开发的通用语言，而且还可以作为科学计算、数据挖掘和分析的专用语言。如果有一种在招聘人员中最喜欢的机器学习和AI的编程技术，那就肯定是Python了。
R语言是适用于机器学习的另一种编程语言，并且它与统计学家和数学家有着密切的联系。现在，虽然机器学习本身与统计学的原理密切相关，但是R作为机器学习语言可以带来巨大的好处。如果你希望在大数据中解决模式问题，R语言是最佳选择，它是由统计学家和科学家设计的，很方便地用于数据分析。
机器学习算法的工作原理
机器学习算法评估一个用一种特殊的数据来泛化的预测模型。因此，必须有大量的实例，以供机器学习算法用来理解系统的行为。现在，当机器学习算法与新类型的数据一起出现时，系统将能够生成类似的预测。了解机器学习算法的不同组成部分和它们之间的相互关系，可以使机器学习任务变得更加容易。
机器学习算法有一个结构化的学习组件，使他们有能力理解输入数据中的模式，从而导致输出。