大数据、物联网、云计算，近几年，这些词语已经成为科技发展中的重要“参与者”，移动网络变得越来越复杂，但5G网络的发展及其商业化的应用，为移动网络发展制造了契机。5G时代下，智能化应用场景将更加普及，而这背后是更加庞大的信息数据，及时管理和处理暴涨的数据，关键就在于要及时引入机器学习。引入机器学习是企业布局5G市场的重要步骤，机器学习可以为企业分析和处理海量数据，从而使得企业更深入了解客户，更快地应对市场变革。

5G为智能医疗、智能家居和智能交通等多层面、多领域的应用与服务创造了全新的平台，企业可以利用其生成的更加细化、全面、个性的数据全方位地分析、了解用户信息，从而为用户打造优质的服务体验。动态的、复杂的数据，在5G网络的支撑下，将会更加纵深化和复杂化，为了能够让数据管理提高企业活力，使用机器学习来分析复杂且庞大的数据是必要的，这也是企业布局5G市场的关键点和支撑力。

机器学习是一种自动建立分析模型的数据分析方法，是网络自动化运行的最佳方案。机器学习可以在很短的时间内感知、挖掘、预测、推理和分析大量的数据，并根据市场环境的变化，对未来事件概率做出预测，针对预发性境况提出前瞻性的解决方案。例如，网络和用户之间进行信息交换时，会形成大量的数据，机器学习系统可以从中识别出有效信息，并在没有人为干预的境况下快速、准确地做出决策或方案。

目前，机器学习主要有四种学习方式：一是连接性预测，其主要工作机制是通过对已有标签的数据进行模拟式学习和分析，形成固有性记忆，在此基础上对新数据形成正确的预测，列出针对性计划方案；二是无序性预测，此种学习方式的工作机制主要是在没有标签的数据中寻找数据间存在的内在联系或连接性结构，在这一过程是随机、无序、没有基础数据做依据的，最终的结果也无法预判正确性；三是杂糅性预测，杂糅性预测指将大量的无标签数据和少量有标签数据放到一起进行分析，通过分类归纳，算出无标签数据的倾向性，以提高算法的学习性能，进而提升对未来无标签数据的预测判断；四是优化性预测，即强化学习，以不断试错的形式算法提高预测的正确率，并调整策略以获得优策略，即判断在什么状态下选择什么行为可以获得最好的结果。

5G技术主要是采用新的网络频率为企业提供不同种类的服务，5G时代下，引入机器学习是企业发展的重要战略布局，但在5G网络下引入机器学习时，需要根据应用场景的不同选择合适的算法。而且，针对具体的应用场景，机器学习算法还要反复演变，使其更加细致化、全面化，以调整和适应具体场景应用。所以，真正引入机器学习，企业仍然需要注意众多问题。例如，企业如何找到适合自身的机器学习算法，如何在保护用户隐私下精准用户数据等。对此，企业要在实现机器学习引进的同时，还要懂得实现机器学习安全守卫，以保护用户隐私信息，促进行业生态的健康发展。

当人们在争论和定义5G服务时，众多的企业已经开始面对由其引发的前所未有的数据风暴，在5G基础设施建设过程中，机器学习的地位显著提升，将机器学习嵌入企业运营管理中是企业踏过5G时代的必由之路。而在众多企业寻路无门时，戴尔早已入局。

戴尔以机器学习和深度学习解决方案，为全球主流企业提供高性能计算和数据分析功能。其通过机器学习为企业分析数据、推出相应解决方案，能够使企业在信息检测、图像处理、金融投资分析等领域实现技术突破。

市场中，虽然众多的企业在引进机器学习方面跃跃欲试，但他们却不敢轻易推进机器学习引入的进度，这主要是因为机器学习复杂而烦琐，只有少数企业精通机器学习的相关专业性知识，了解如何通过机器学习获取精准、有效的信息。而戴尔布局机器学习，除了有强大的合作伙伴在生态系统方面的支持，还有企业内部人员在高性能计算和数据分析服务方面的专业知识，其进一步研究了全新机器学习就绪产品。基于此，戴尔及时引入机器学习，完成海量数据搜集，从而让用户根据数据分析实现更深入的业务洞察。

其实，面对机器学习这一新兴技术，众多企业并不知如何充分利用这一技术分析数据，做出针对性解决方案。为了帮助其能够快速了解数据倾向，掌握动态信息，戴尔为客户提供了具有针对性的机器学习计算解决方案，同时还提供行业及高性能计算专家的意见和指导。

另外，戴尔还计划与英特尔进行密切技术合作，旨在合作助力人工智能、机器学习和深度学习领域的发展。

其实，机器学习早已逐渐走向市场，只是基于网络运行的限制，尚未实现大面积普及，5G技术的诞生，可以说是为其提供了强有力的支撑。企业布局5G市场，处理动态化数据，及时引入机器学习是必要的。戴尔谋时谋势，躬身入局机器学习，5G技术的爆发，戴尔利用其性能，可以进一步推进机器学习的计算性能，为客户提供更好的服务与解决方案。(www.daowen.com)

1951年，阿兰·图灵在其论文中提出了一个简单但不可思议的问题：“机器能思考吗？”如今，这个问题得到了印证——机器能思考。由于机器学习系统可在不受人为干预的情况下自行评估新数据及行为，尤其是5G网络带来的信息泛化，众多公司需要在布局5G市场过程中，引入机器学习，在多种应用场景中利用其打造全新方案。然而，机器学习的真正价值，不是当前纳入并分析的内容，而是做出决策的能力。

机器学习并不是简单引入即可，它涉及多方面的性能，为了能使机器学习的有效性得以最大化利用，企业在引进机器学习前要清楚了解自己应做好哪些准备。

一思：收集高质量的有效数据。

机器学习做出高效预判的前提，需要以大量有效数据为基点，有效数据才能提升机器学习在运行过程中快速、高效分析、归纳数据的能力，进而准确预判市场动态。尤其是随着5G网络的不断普及，市场流通信息更加烦冗复杂，要确保机器学习能够从庞大的数据中摘出重要数据，就要以有效数据为算法训练要素。因此，企业在引入机器学习前，要强化数据筛选系统，尤其是对自动化恶意软件分析系统的强化，从大量的劣质和良性数据中搜集精准有效数据，从而将其与机器学习相结合，使得机器学习对恶性数据进行确定，让机器学习准确区分危险和良性信息动态，以便更好地为企业提供应对方案。

二思：多层次建立安全保障。

5G给人们带来了更加高速的网络，但也会因此带来新型网络安全隐患。企业以机器学习进行数据归纳，需要保证企业可以在多个层次上运行，如监测网络流量的异常、分析用户行为数据等。而实现这一前提就需要企业在网络流量、用户行为及终端等多个层次建立安全保障，确保机器学习在多个层次运用过程中的安全性。如果企业只针对自身网络异常做了安全保障，对终端或用户行为都没有建立安全防线，机器学习很有可能无法确定恶性数据，从而做出不明智的决策。

三思：引入机器学习前，准确表明问题。

市场中很多供应商通常会表示自己的解决方案中囊括了机器学习，但大多数时候，这项功能是被夸大了的。企业在引入机器学习时，要从其系统准确率、速度和效率上切入，询问供应商机器学习搜集数据的来源，搜集数据的频率，以及解决方案做出决策引导动作的速度。只有拟定全面深入的问题，企业才可以选择出适合自己需求的机器学习系统。

机器学习无疑正在成为众多企业的得力助手，5G产业生态逐步丰富，应用探索不断深入，企业迈入5G市场的关键就在于及时引入机器学习，深入挖掘数据规律，从而依据规律准确做出市场预判，为企业发展开启通道。