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人的大脑是一件有力的事情。经常比作一台电脑，它每秒处理400亿比特信息，总是学习。人类的学习能力与任何其他物种不同，但这不是仅适用于人民的特征。科幻故事已经探索了人工智能数十年的概念，每天更具进展，特别是在一个名为机器学习的地区。

技术正在呈指数增强，在未来几年内，我们预计会在可能性领域看到巨大的跳跃。进一步的计算机技术进步，更有可能的真实人工智能将开始出现。 六个西格玛 在这里也有一个角色，但要了解机器学习与六西格玛之间的关系，我们首先要了解前者。

什么是机器学习？

机器学习是一种人工智能的名称，用于使他们能够学习的计算机。自从本发明的现代计算机的发明以来，在此之前，人类已经被迫手动输入数据。以这种方式编程计算机不仅耗时和繁琐，而且效率低下。

完美的人工智能将镜像人类脑在各种方面的方式镜像，分享其学习能力。机器学习旨在开发新的计算机程序以实现真正的人工智能。问题是让计算机学习和成长，人类可以在没有多大帮助下做的事情，而计算机更依赖于他们的主人。

计算统计和数学优化也分解为创建真实AI的难度，因为预测制定是计算机学习的重要方面。 AIS目前存在于非常原始的形式中，例如在您在计算机上播放国际象棋时。除非你是一位大师，否则你会很少有机会击败它。这是因为AI将预测您在您之前可以制作的所有可能的决定。

然而，在国际象棋播放计算机和管理整条生产线和工厂之间存在差异。因此，要进展，AI需要能够超越其对人类投入的依赖，并为自己学习。数据挖掘，其重点是分析探索性数据，是无监督学习的重要惯例。

六种六西格玛援助机器如何学习？

特别是精益六西格玛旨在通过减少方差来改善计算过程中的过程性能。降低变化可以定义为LSS实际和预测措施之间的平方差异。使用以下型号： X –> Process, Y = f(x) –> Y 识别输入和输出变量之间的关联和模式。这使我们能够规范输入和输出变量的功能，因此我们可以将它们驱动到所需的值。减少方差将有助于管理流程目标，并确保您达到您想要的目标。

瘦六西格玛 可以有助于改善计算机流程，因为它努力提供努力，准确的数据到基本决策。通过使用方差模型来充分预测，您可以实现机器学习的重大过程改进。理想的机器应该是一个有效的机器，毕竟和六种Sigma方法可以帮助推动AI场的改进。请记住，准确，可靠，有效数据是最佳类型。它可以帮助您的机器学习更有效，并充当无监督学习的平台。

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