机器学习、人工智能与大数据在以“科技创造未来”为口号的21世纪尤为炙手可热，而他们之间又是怎样的关系呢？我们可以通过一张图来清晰的看明白他们各自的领域范围：
机器学习是人工智能（AI）的一个领域，大数据也是一个庞大的领域，而在实现人工智能的过程中，我们又必须利用大量的数据，来达到我们想要计算机通过建立模型来模拟人的感官、模拟人去思考、模拟人的行为等功能的目的。在各个学科快速发展的现阶段，未来计算机可能会比我们更快做出更优的决策。那我们不妨从大数据开始，一步步走进机器学习的世界。
一、关于大数据
二、什么是机器学习？机器学习是人工智能里的一个子领域，即用机器去学习以前的经验。与传统的编程不同的是，开发人员需要预测每一个潜在的条件进行编程，并使其可以通过根据给定的数据集和想要达到的目标，通过不断地自我学习，不断地优化模型，逐步逼近目标。
其实一个机器学习的算法并不是正真编写代码填写0或1的直接指令，而是建立了一个关于真实世界的计算机模型，然后通过数据训练模型。建立的模型就如同是大脑的逻辑，通过数据的不断喂养和训练，让其输出的结果越来越精确。
三、机器学习的类型
四、机器学习是如何工作的？
就拿AI狗音识别止吠器这个产品来说，当中运用的AI狗音识别算法，它就是利用机器学习技术来学习如何从众种外来声音中识别出哪些是狗叫声，哪些是环境声，这其中就用到了神经网络算法。
神经网络本质是一个基于生物神经系统的自适应非线性动力学系统，它旨在充分模拟神经系统执行任务的方式。如同人的大脑一样，神经网络是由相互联系、相互影响各自行为的神经元构成，这些神经元也称为节点或处理单元。神经网络通过大量节点来模仿人类神经元活动，并将所有节点连接成信息处理系统，以此来模拟人脑功能的基本特性。
基于神经网络的狗声识别技术原理，是依赖语音特征参数的模式识别，通过学习，可以把输入的语音根据声音波形的特征进行分类，分类的准则是通过学习不断逼近最优狗音分类模型，接下来通过AI狗音识别止吠器采集声音数据输入模型中来计算，根据结果值判断是环境音还是狗叫声。
运用AI狗音识别技术的止吠器，利用创新的技术直接从源头杜绝以往因误判声音而误伤狗狗的痛点，真正做到科学、有效地训练狗狗。
总之，在人工智能逐渐走向我们生活的时代，以大数据为依托，找到合适的算法、建立精确的模型、通过巧妙的编程和大量精确的数据选择，最终一步步实现通过科技来改善我们的生活的愿景。
