艾伦·图灵是机器学习概念的先驱。对于那些看过"模仿游戏"的人来说，你看到了一个早期的原型，云服务器服务，它取得了一定的成功。（如果你没有看过这部电影，我强烈推荐它。）早期的计算机只做你告诉他们的事情，尽管比人类的速度快得多。图灵觉得为了使计算机真正成功，它应该能够欺骗与之交互的人。为此，他在1950年创建了一个测试，臭名昭著的图灵测试。2014年，一台机器取得了中等程度的成功，一个聊天机器人（假装是一个叫尤金的13岁男孩）在图灵测试中骗过了三分之一的评委，这些年来，他们取得了巨大的进步。文本分析和语音识别是早期改进的一部分。还有许多工具可以帮助确定情绪分析。许多未来的进步将来自深度学习和人工智能领域。人工智能的子集在过去的十年里，机器学习被越来越多的人接受。据《财富》杂志报道，81%的受访CEO认为机器学习是他们公司成功的关键，机器学习是指任何时候都可以分析新的数据，并且系统可以在不需要人工干预的情况下应用智能。许多解决方案通过在应用程序中嵌入简单的算法来生成预测或创建某种类型行为的倾向性得分，这是对传统方法的巨大改进先进的分析过程，结果令人印象深刻，啥叫人工智能，什么是大数据概念，但需要大量的人工干预。

转向自动机器学习

消费者期望立即参与个性化响应，无论是销售还是支持，返利平台，使传统方法的有效性最小化。这一需求推动了自动机器学习的诞生。如前所述，机器学习是将任何智能嵌入到应用程序或工作流中。一旦算法被创建，自动机器学习的实施需要三个阶段：

自动机器学习允许系统确定最有效的模型。自动机器学习还通过定期在数据库中进行再培训来提高准确性，并在接收新数据时对其进行评分。实施这些阶段将为消费者在正确的时间为正确的人提供正确的服务。

底线

实现自动化机器学习所有三个阶段的公司将比其他阶段具有竞争优势。

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