通过网上大数据来实现自我学习的
我们在智能制造中提到的“机器换人”，就是利用机器人或者是自动化生产线代替传统生产线上的操作人员，实现降低人力成本，提高产品生产质量和效率的目的，而机器学习作为机器人应用的一门核心技术，其能够辅助管理人员和专业人员对不确定的业务进行科学的决策。
机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善优化，是提高信息到知识提炼和知识归纳能力的方法。工业数据主要包括企业信息化数据、物联网采集的数据和其余相关的数据，而机器学习则是工业大数据分析和挖掘的主要方法之一。
在现代工业生产的过程中，专家系统和模式识别技术已经得到广泛应用，在视觉识别、语言理解等方面在制造系统都有融合应用。现下最流行的识别模式是根据已有的特征，通过参数设定的方法给出识别模型从而达到判别目的，着重解决数据量变化下，业务目标单一的感知问题，而机器学习能够采用标准的算法，学习历史样本来选择和提取特征来构建和不断优化模型，使得企业中原有的系统增加了自主学习的能力，解决生产过程中的不确定因素，提升系统的智能化水平。
机器学习的应用前景广阔，但在其应用的过程中，需要业务分析人员和数据分析人员紧密合作，从业务目标和解决的实际问题出发，形成合适企业的最佳解决方案。
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