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相比较而言，对于已处于可解决范畴内的问题，机器学习可以基于训练数据库自动执行操作(本文后续关于监督学习的部分将对此进行讨论)。基于其允许任务自动执行这一特性，人工智能尤其是机器学习对许多供应链管理人员来说都是一项值得关注的重要技术。对于今天的许多企业来讲，制定并实施供应链相关的人工智能战略，将使其随着技术的逐渐成熟，提升自身的生产力、速度与效率。一、人工智能的发展现状人工智能近期的迅猛发展，得益于以下因素的共同作用。
今天在AI、物联网和机器人技术趋于成熟时，物流行业正在发生翻天覆地的变化，从仓储到运输再到配送，每一个环节都在智能化。物流公司早已行动，比如顺丰利用机器学习等技术来预测快件量，预测粒度可细化到每一个派送网点，进而进行更合理的资源配置。不过，智慧物流重要的应用则是无人化通过无人化提高物流运营效率、降低物流成本、创新经营模式。今年双11期间就有不少物流公司在仓库引入了机器人和物联网技术，智能分拣，提率降低分拣员的劳动强度。
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(Amazon)、谷歌、、微软(Microsoft)等大型科技公司已经将机器学习融入到他们的产品和服务中，为用户提供：相关度更高的网络搜索内容，更好的图像与语音识别技术以及更智能化的设备。机器学习与数据分析(收集、转换及数据分析的流程)之间有一些相似之处。两者都需要一个经过清理的、多样化的、大型的数据库才能有效地运作。然而，主要的区别在于，数据分析允许用户从数据中得出结论，进而要求用户采取相应措施来改善其供应链。
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