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自发明了计算机以来，我们想知道是否可以学习它们。如果我们能够理解如何对其进行编程以通过经验自动学习以自动改进，那么影响将是巨大的。想象一下计算机从医疗记录中学习哪些治疗方法最有效，对新疾病最有效，从经验中学习，以根据其居住者的特定用法模式来优化能源成本，或者个人软件助手的个人软件助手，以了解其用户不断发展的兴趣，以突出在线晨报中特别相关的故事。对如何使计算机学习的成功理解将打开计算机的许多新用途以及新级别的能力和定制水平。以及对机器学习的信息处理算法的详细理解也可能导致对人类学习能力（和残疾）的了解。我们尚不知道如何使计算机与人们学习一样。但是，已经发明了对某些类型的学习任务有效的算法，并且对学习的理论理解开始出现。已经开发出许多实用的计算机程序来展示使用的学习类型，并且重要的商业应用已开始涉及。对于语音识别等问题，基于机器学习的算法优于已尝试约会的所有其他方法。随着我们对计算机的理解继续成熟，它在被称为数据挖掘的现场，机器学习算法被召集使用，以从包含设备维护记录，贷款申请，财务交易，医疗记录等的大型商业数据库中发现有价值的知识。
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