机器学习是人工智能的众多子领域之一。按照美国计算机科学家汤姆·米切尔的常见定义，机器学习的基本思想是计算机程序通过某一领域的新经验（数据）自动提高其性能。这样做的好处是程序不需要不断地重新编写数千行代码。各种各样的数学算法确保数据的自动处理，从而确保学习过程的自动进行。
机器和Netflix使用的推荐系统。如果没有算法和用户数据处理，我们今天所知的网上购物和视频流就不可能实现。
如果没有人工智能，甚至动驾驶汽车和社交媒体也不会存在。目前，机器学习可能在新冠 手机号码数据 病毒疫情中挽救了许多人的生命，子可能是因为科学家和病毒学家可以使用算法来预测病毒的传播。如果没有机器学习，亚马逊的推荐就不会如此准确和有效
由于大数据的互动，以及不断提升的CPU算力，在过去数十年的线上营销中，用数据来训练模型，让模型去“学习”，自然而然地变得越来越有可能。算法现在已经成为大多数营销人员日常数字业务不可或缺的一部分。谷歌和 Facebook 极大地推动了这一发展。两家公司85%以上的收入都来自在线广告，并在2010年代深度学习实施领域取得了巨大进步。
2016 年 11 月，纽约时报刊登了一篇由吉迪恩·刘易斯·克劳斯撰写的专题文章，介绍了谷歌围绕人工智能和机器学习重组整个公司的开创性决定，该文章被广泛阅读
机器学习在在线营子可能是销中的潜力
不幸的是，我们人类通常很不子 但我们可以解决推荐数据的丢失 可能是善于识别大量数据（例如营销报告）中的模式。当需要从这些数据集中得出结论并吸取未来行动的教训时，问题就变得更加严重。我们每个人都有丰富的个人经验，这些经验塑造了我们的思想、价值观和世界观。在分析中并不总是能够完全消除这种“认知偏差”。如果根据我的营销经验，我认为 50 岁以上的男性目标群体倾向于对新款跑车的广告做出更积极的反应，那么我可能也会在广告活动的分析数据集中识别出这些模式，而忽略其他可能更相关的事实。
我们甚至不想谈论办公室里的干扰、疲劳和饥饿，这些都会导致人类犯错误。
机器学习模型并不知道所有这些敏感性，这意味着 ML 应用在在线营销中的优势是显而易见的。通过减少人类的偏见和歧视，与业务相关的决策越来越多地基于数据做出。
此外，通过计算机的计算能力可以极大地加速流程，并且搜索广告活动等数字广告措施可以实现自动化。其结果是效率子可能是大大提高并且营销成本降低。
当然，机器学习也不是在 联合王国数据 线营销的子可能是灵丹妙药。相反，它应该作为一种潜在但极其强大的工具嵌入现有战略和营销措施中并对其进行补充。