生产一台需要符合数十亿用户希望的人脑复制品的机器并不是一件更容易的事，但从以下几方面来看，这一简单的问题正在渐渐获得解决问题。基于情境、情感而展开思维、要求和行动的力量使人沦为生态系统中独有的物种。
我们可以通过一些基本思想进行：·机器学习就像在一个非生命的物体、机器或系统中，基于一些高度简单的算法和技术建构类人不道德。·机器学习能协助我们采行必要行动符合我们所须要。
在深入研究机器学习功能的细节和粒度之前，让我们对它有一个整体的感觉，并找到日常实际生活中机器学习的一些最重要用例。一、银行、零售和电信行业用例：潜在客户和合作伙伴；客户失望指数（基于关系、交易、营销活动等）；欺诈、浪费和欺诈赔偿；预测客户的信用风险和信誉；营销活动的有效性-比如有多少人拒绝接受了这一建议，又有多少人拒绝接受了该建议？哪些决定性的因素造成了用户拒绝接受该建议？交叉销售和建议-例如，电子商务网站不会提醒：“出售该产品的人也出售了这个（产品）。”联络中心（协助客户服务代表在通话过程中通过涉及数据与客户联系）-例如，“我们找到您支票簿订单的地址与我们副本的地址有所不同，您否想要变更详尽地址信息？”二、医疗保健和生命科学行业用例：扫瞄、检验和生物识别；基于成分混合的药物研发；基于症状、患者记录和实验室报告的临床和解决问题；根据药物、患者、地理位置、气候条件、历史病史、食物摄取等数据的AECP（不当事件病例处置）情景。
三、常规应用于：手写文本或语音（辨识和自学图形学技术）；调试、疑难解答和应用于一行；基于垃圾邮件的电子邮件过滤器；文本和邮件分类/建议；问题反对并非常丰富KeDBs（科学知识错误数据库）；朋友和同事引荐-通过Facebook、LinkedIn、Twitter等；无人驾驶汽车-建构人工智能和算法；图像处理。四、安防行业用例：手写、亲笔签名、指纹、虹膜/视网膜辨识和检验；人脸识别；DNA模式匹配；等等...小结：通过机器/非生命物体来建构一个人脑的复制品，并符合数十亿用户的希望并不是一件更容易的事情。非常丰富的高质量数据与极致的算法结合对于建构和训练机器学习模型展开思维、要求和像人类一样展现出至关重要。
在展开了数十亿次不间断的数据处理之后，人类的头脑可能会感到疲倦。这也正是机器学习算法充分发挥关键作用的地方，在建构了之后就不会自动运营。简而言之，大数据+机器学习=最佳搭挡。
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