人工智能的思想是使机器像人类一样以某种方式``思考''，而机器学习可以基于用户行为或通过分析来自多个来源的信息来自动化流程，创建捷径并预测动作。作为分析数据的系统，机器学习使用用户信息根据注册的行为创建学习路径。因此，您可能会问自己：“我何时将有关我的行为的信息传递给计算机？”。答案是：每次上网时，您都使用在线服务或使用连接的设备。诸如Google，Microsoft和Amazon之类的公司负责来自各种服务（例如搜索引擎，电子邮件服务和电子商务）的大部分数据流量。这些公司拥有庞大的计算中心（大数据），并接收有关人们正在寻找，谈论甚至想要购买的东西的信息。这是通过可以分析来自不同来源（例如社交网络，研究历史等）的数据的算法来实现的，并且该机器可以“理解”网络中的数据。用户的行为，并根据位置，年龄和共同兴趣创建不同的个人资料。机器学习不仅是自动化，而且还包括理解例程以建立工作模式。例如：在一个智能家居中，房主在早上离开，并且总是在下午6点左右回来；当您回家时，指示灯将自动打开，并且咖啡机也将被打开以制作下午咖啡。如果此人不必打开灯就早到怎么办？在炎热的天气里，喝水或喝水代替咖啡会更好玩吗？这是机器学习可以发挥作用的地方。通过分析用户的行为，机器学习系统仅在必要时才激活室内照明灯，并可以使用室温来考虑是启动咖啡机还是向所有者发送消息，建议在其中喝更多的水。湿度低的日子。所有这些都可以基于在智能手机上执行的搜索，社交网络的趋势以及主要是交叉数据。