使用机器学习的方法可以解决越来越多的实际问题，它在现实世界中的应用越来越广泛，比如智能风控、欺诈检测、个性化推荐、机器翻译、模式识别、智能控制，等等。
机器学习分类
我们都知道，机器学习可以分为三大类：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），下面简单介绍一下它们含义：
- 监督学习
监督学习是根据给定的标签（Label）已知的训练数据集，通过选定的算法在该训练数据集上进行训练学习，最后得到一个可以描述该数据集规律的预测函数，也就是我们所说的模型。有了模型，对于未知标签的输入数据，可以通过该预测函数预测出它的标签。典型的监督学习方法，如分类、回归等。
- 无监督学习
无监督学习是根据给定的标签（Label）未知的训练数据集，通过训练学习从训练数据集中发现隐藏的模式或结构。典型的无监督学习方法，如聚类分析。
- 强化学习
强化学习是人工智能中的策略学习的一种，从动物学习、参数扰动自适应控制理论发展而来。这种学习方法是从环境状态到动作映射的学习方法，使动作从环境中获得的累计奖赏值最大。通过不断地试错来学习，从而发现最优行为策略。常用的强化学习算法，如Q学习算法、SARSA算法。
机器学习基本过程
基于上面介绍的机器学习的分类方法，我们可以从更广义的范围来总结出，构建一个完整的机器学习应用程序，通常应该包含的基本过程。下面，给出了构建机器学习应用一般需要经历的4个主要阶段：
- 数据准备
数据准备阶段，通常会有一个或者多个已经存在的数据集，数据集的状态可能距离生产该数据的源头非常近，数据格式多种多样，不规范、缺失值、错误值随处可见。还有可能，数据集包含多个不同类型的子数据集，单独拿出每一个子数据集对机器学习模型训练，都没有什么意义，除非我们就需要对这些子数据集进行一些处理。
对于这样的输入数据集，如果不加处理而直接拿来进行机器学习模型的训练，一个结果是根本无法使用这样数据集作为生产机器学习模型的输入；另一个结果是可以满足训练机器学习模型算法的输入格式等要求，但是训练出来的机器学习模型根本无法投入生产，带来期望的效果。
面向机器学习的数据准备阶段，可以看成是一个通用的数据ETL过程，这个ETL过程除了进行基础的规范数据格式、去除噪声、集成数据等，还包含一些机器学习特有的数据ETL过程，比如：特征抽取（TF-IDF/Word2Vec）、降维、主成分分析（PCA）等。而且，对一些面向机器学习的数据ETL过程，可能本身就需要生成一个机器学习模型来对输入数据集进行复杂的预处理。
可见，数据准备阶段主要是对数据进行ETL，在此基础上可能需要选择合适的数据分割策略，生成满足机器学习模型训练的训练集，和用于评估模型的测试集。
- 训练模型
训练模型是构建机器学习应用各个阶段中最核心的阶段。该阶段，我们首先会根据给定的问题域，选择一个适合解决该领域问题的模型，然后才会考虑基于所选择数据的规模和特点，使用特定的算法来计算生成最终我们需要的模型。
模型是什么呢？通俗地讲，模型可以理解为一个数学函数，该函数最终能够满足的效果是，根据我们给定的输入数据，就能得到或近似得到我们认为合理的结果。一个数学函数具有一个或多个参数，训练模型的结果就是确定这些参数的值。函数可能很简单，也可能很复杂。数据集可能有其特点，比如数据规模超大、数据在处理过程中精度的损失等等，我们要在所选择的数据集上进行训练学习，通常不能得到目标函数所有参数理论上的精确值。最终的目标是，能够在给定的数据集上具有很好地表现，我们可以根据实际情况做特殊处理。在实际应用中，往往提升精度会耗费大量资源和时间，再对比模型带来效果可能微乎其微，所以舍弃一定的精度也能很好地在实际应用中使用该模型。
训练模型，就是从给定的数据集学习得到数据中潜在的规律，通过以函数的形式表示，经过计算处理求得目标数学函数对应的全部参数。基于最终得到的参数所构造的函数，能够使函数很好地解决假设的问题（训练数据集），模拟给定训练数据集同时，又具备很好的泛化能力，即不会欠拟合或过拟合。
- 评估模型
训练模型得到了一组参数，能够模拟给定训练数据集，但是如果对于未来未知的数据，模型的表现会如何？为了解决这个疑问，我们需要将训练得到的模型，作用在给定的测试数据集上，根据结果进行分析，确定模型的精度是否能够满足应用需求。训练数据集和测试数据集唯一不同的就是是否已知标签，而对数据本身的处理逻辑基本都是相同的。
另外，评价模型的优劣，验证模型的好坏，需要选择适合特拟定领域的度量方法，从而对模型进行客观的评价。比如，离线模型的评估，常用准确率、精确率-召回率，而在线模型可能会使用CTR、A/B测试等。
- 应用模型
一个经过验证可以投入使用的模型，可能会提供一个特殊的结果数据集，我们根据应用的需要对其进行进一步处理，比如推荐模型中的物品集合很大，可以通过对推荐的物品结果集进行再加工处理，对支持的应用提供快速的查询服务。模型也可能是一个不可读的模型，这种情况我们可能需要基于该模型开发一个服务，直接对外提供模型服务。
具体的如何使用模型，这要依赖于实际应用的特点和使用方式。