Machine Learning（ML，机器学习）是人工智能（AI）技术的一个重要分支，它对企业有诸多好处，比如：它能通过数据分析预测市场趋势，辅助决策。可优化业务流程，提高生产效率。也可能够改善客户体验，例如精准推荐产品。还能检测异常，降低风险，为企业带来竞争优势。
根据睿珑学苑的了解，企业若要实现machine learning的落地，可考虑开展以下技术方面的准备性工作：
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首先是数据收集与整理。收集与业务相关的高质量数据，并进行清洗、标注等预处理，确保数据可用。
其次是选择合适的算法。根据业务问题的性质，如分类、回归、聚类等，选择如决策树、神经网络等合适的算法。
再者是搭建计算平台。配置足够的硬件资源，如GPU服务器，或选择云计算服务来满足机器学习的计算需求。
然后是模型训练与评估。利用数据训练模型，并通过交叉验证等方法评估模型性能，不断优化。
最后是模型部署与监控。将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其运行情况，及时调整。