如今，很多供应商通过提供自动化数据准备和算法选择的层次，可以使数据智能业务用户采用人工智能技术，从而消除了机器学习的神秘感。

“机器学习”这个术语赋予了神奇的光环。普通人通常不会采用机器学习，而数据科学家才是高度专业化的炼金术士，他们在研究部门和实验室中将数据转化为“黄金”，而只是简单地说机器学习是一门科学，在此之外几乎没有提供解释。
当然，这可能是一个鲜为人知的事实，但多年来机器学习工具已

过去，机器学习这个名词的头上曾经笼着科学的光环，只有少数高薪数据科学家才懂得如何用数据“喂养”复杂的算法，得出有用的分析结果。但如今随着自动化工具的快速发展，数据的采集、结构化和分析已经变得更加容易，机器学习的使用门槛已经大幅降低，即使那些不懂编程的业务人员，只要能提出正确的问题，同样也能用机器学习工具得到想要的结果。

机器学习的民主化进程正在加速，标志之一就是AutoML最近成了热门词汇，

【51CTO.com快译】使用机器学习的开发人员开展的讨论大多围绕着创建基于AI的应用程序以及用于创建它们的工具：TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等。
但是机器学习还在另一个方面影响软件开发：通过新的开发工具，这种工具使用机器学习技术使编程更轻松、更高效。本文介绍了五个项目：三个商业项目、两个实验项目，它们让机器学习在开发过程中为开发人员所用。
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无论规模如何，企业都可以使用最适合其需求的商业智能工具帮助其业务发展。

商业智能工具可以帮助企业从其数据中获取洞察力，并更好地了解要遵循的方向和趋势。无论企业的业务规模如何，实施正确的商业智能工具都可以帮助其比以往更多地使用数据，并获得更多利润。
企业在理解、分析和组织正在处理的所有数据时遇到哪些困难?采用商业智能工具可以为企业收集、分析和转换数据，使其易于理解。
为什么企业都需要商业智能工

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。
数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。
免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常