机器学习是大数据分析的一种，可以让机器具备人一样学习的能力，使用计算机模拟或实现类人学习，获取新的知识或技能，重新组织已有的数据并具有改善自身的能力。机器学习已经悄悄遍布我们周围，各种应用为使用者带来诸多便利如：数据挖掘、计算机视觉、语言处理、特征识别、搜索引擎、医学诊断等方面。
自动化现存弊端
然而关于自动化工业生产仍有一些不如意之处，具体体现在：
-重要的目标数据无法简易的从公共数据池或仪表板中发现和提取
-无法简易实现交互式数据整理(收集、评估、清理)
-无法简易的操作软/硬件实现灵活的机器学习(制造业盈利)
-无法简易直接的与生产制造业和现有员工交互
-无法实现工业自我维护 等等
机器学习
总结以上情况结合自动化工业方向机器学习的落地实现需要注意以下方面：
需要有通用的机器学习工具适应尽可能多的应用
需要能够帮助运行趋于稳定，帮助确定平衡的峰值性能
需要能够帮助实现目标性能最大化
简易实现预测性维护
由 dawei
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