插件機的福利有哪些呢？它如同過年過節(jié)或是特殊時間段，不同的領域會發(fā)放同不同的福利，可多可少都源自于個人或企業(yè)對它的認知與肯定。

一是從概念提出到走向企業(yè)領域，它是從基礎的人工智能到落地在定制插件機實踐中。

二是機器學習最基本的做法，插件機通過人工智能使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。當我們?yōu)g覽網(wǎng)上商城時，經(jīng)常會出現(xiàn)商品推薦的信息。這是商城根據(jù)你往期的購物記錄和冗長的收藏清單，識別出這其中哪些是你真正感興趣，并且愿意購買的產(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產(chǎn)品消費。

插件機融入機器學習直接來源于早期的人工智能領域，傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等等。從學習方法上來分，機器學習算法可以分為監(jiān)督學習（如分類問題）、無監(jiān)督學習（如聚類問題）、半監(jiān)督學習、集成學習、深度學習和強化學習。

三是插件機與異形插件機會引導進入深度學習，也是一種實現(xiàn)機器學習的技術，深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，其本身也會用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學習方法來訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡。但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。

深度學習摧枯拉朽般地實現(xiàn)了各種任務，其中異形插件機使得似乎所有的機器輔助功能都變?yōu)榭赡?。無人駕駛汽車、預防性醫(yī)療保健、電影推薦、出行工具共享、資源共享等，都近在眼前，成為日常所用所習慣。