插件機(jī)的福利有哪些呢？它如同過(guò)年過(guò)節(jié)或是特殊時(shí)間段，不同的領(lǐng)域會(huì)發(fā)放同不同的福利，可多可少都源自于個(gè)人或企業(yè)對(duì)它的認(rèn)知與肯定。

一是從概念提出到走向企業(yè)領(lǐng)域，它是從基礎(chǔ)的人工智能到落地在定制插件機(jī)實(shí)踐中。

二是機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的做法，插件機(jī)通過(guò)人工智能使用算法來(lái)解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。當(dāng)我們?yōu)g覽網(wǎng)上商城時(shí)，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)商品推薦的信息。這是商城根據(jù)你往期的購(gòu)物記錄和冗長(zhǎng)的收藏清單，識(shí)別出這其中哪些是你真正感興趣，并且愿意購(gòu)買的產(chǎn)品。這樣的決策模型，可以幫助商城為客戶提供建議并鼓勵(lì)產(chǎn)品消費(fèi)。

插件機(jī)融入機(jī)器學(xué)習(xí)直接來(lái)源于早期的人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的算法包括決策樹(shù)、聚類、貝葉斯分類、支持向量機(jī)、EM、Adaboost等等。從學(xué)習(xí)方法上來(lái)分，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（如分類問(wèn)題）、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（如聚類問(wèn)題）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

三是插件機(jī)與異形插件機(jī)會(huì)引導(dǎo)進(jìn)入深度學(xué)習(xí)，也是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)本來(lái)并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會(huì)用到有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來(lái)越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。

深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實(shí)現(xiàn)了各種任務(wù)，其中異形插件機(jī)使得似乎所有的機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡?。無(wú)人駕駛汽車、預(yù)防性醫(yī)療保健、電影推薦、出行工具共享、資源共享等，都近在眼前，成為日常所用所習(xí)慣。