作者：禅与计算机程序设计艺术
营销自动化是一个越来越火热的话题，从最早的电话营销到互联网营销，再到移动互联网营销、线上营销，目前营销自动化已经成为各行各业中非常重要的环节。而随着社会经济环境的不断变化，对于营销自动化的需求也在发生着变化。比如说最近各行各业的电商业务正在蓬勃发展，相信随之带动的营销自动化需求会越来越强烈。但是由于传统的营销手动化流程太过耗时，效率低下，因此在商业模式的转型过程中，需要通过机器学习的方式来提升营销效率。 机器学习（ML）是一门人工智能科学，它提供了解决问题的有效途径。它可以从数据中学习，并利用自身的分析能力对未知的数据进行预测，从而让计算机具有智能性。而在营销自动化领域，传统的规则引擎无法处理非结构化数据的快速准确匹配和复杂业务逻辑，同时它们也无法针对个性化定制或个性化推荐。因此，基于机器学习的方法应运而生。 本文将从以下三个方面阐述我对人工智能营销自动化领域的看法：其一，机器学习作为一种新兴的技术领域，有其独特的研究方向和发展前景；其二，营销自动化流程优化的关键是业务人员懂得如何“机器学习”，用机器学习的方法实现营销自动化；其三，机器学习在营销自动化领域的应用场景。文章来源：https://uudwc.com/A/XkDqo
2.基本概念术语说明
2.1 定义
机器学习（英语：Machine Learning），又称为artificial intelligence(AI)，是一类人工智能方法，旨在让计算机具备学习能力，以便于从数据中找出规律，并利用这些规律对新的输入进行预测和决策。文章来源地址https://uudwc.com/A/XkDqo
2.2 术语及缩写词汇
- 数据集 Data Set:
