机器学习的必要性主要体现在以下几个方面：

数据处理能力：

在数字化时代，数据量呈爆炸式增长。机器学习能够高效地处理和分析这些数据，提取有价值的信息和洞察，从而帮助做出更好的决策。

复杂问题解决：

机器学习擅长处理复杂、多变且难以用传统编程方法解决的问题，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。

自适应性和优化：

机器学习系统具有自适应性，能够从新数据中学习新的模式和知识，从而不断优化性能，适应不断变化的环境。

自动化决策：

机器学习使计算机能够学习和执行任务，无需人为干预。这对于自动化决策、优化流程和提高效率非常关键，尤其是在大规模和复杂的系统中。

新的科学发现：

通过机器学习，科学家能够在大规模数据中发现新的模式和关联，推动了许多领域的科学研究，包括生物学、医学、天文学等。

提高生产力和效率：

机器学习可以对大量数据进行处理和分析，自动发现数据中的规律和模式，并给出相应的结果和决策，从而大大提高生产力和效率。

优化决策和管理：

机器学习可以帮助人们更好地理解和利用数据，提高决策和管理的精度和效果，从而为企业和组织带来更大的价值和收益。

推动科学研究和技术创新：

机器学习可以应用于许多领域，例如医疗、环保、制造等，有助于推动科学研究和技术创新，为人类社会的进步和发展做出贡献。

促进社会发展：

机器学习的应用可以为社会带来更多的便利和福利，例如智能语音助手、自动驾驶、医疗诊断等，有助于改善人们的生活质量和促进社会发展。

职业竞争力：

掌握机器学习技能已经成为许多行业中的重要优势，无论是企业的管理层还是行业中的研发人员，都需要掌握这一技能来应对未来的挑战。

综上所述，机器学习在当今信息化社会中的重要性不言而喻，它不仅是实现人工智能的关键技术，也是提高个人和团队竞争力、推动社会进步的重要工具。