机器学习|2018年最佳的5个机器学习应用案例

可以肯定地说，机器学习将在未来十年几乎在每个行业都产生广泛的影响。那么问题就会变成：你的企业将如何使用它？

人工智能（AI）正在越来越多地跨行业部署。人工智能的机器人典型的科幻幻想描绘远非人工智能的目的，人工智能目前在商业上的目的往往是自动化人类过去完成的任务，例如在仓库选择产品以实现订单，而且还需要查找数据中隐藏的模式导致可操作的见解。

机器学习是AI系统的中心子集，已经成为数据驱动型企业的必备工具。机器学习的核心是计算机被赋予“没有被明确编程的学习能力”的过程。这看起来似乎很模糊，但是有很多很好的用例说明了为什么这种技术在商业和 会中会产生长期的影响。以下是机器学习的五个应用案例，我们相信这些例子突出了这项技术和它的能力，并且在2018年只会继续闪耀。

金融交易

一直以来，拥有股市的“水晶球”，是投资公司、对冲基金和交易者都梦寐以求的。在过去，人们需要梳理大量的数据，甚至找到市场将要做的最小的暗示（查看电影“The Big Short”就是一个很好的例子）。今天，这项工作主要由电脑完成。使用机器学习，AI可以更准确地预测股票何时上涨或下跌，然后根据交易公司设定的参数执行交易。

营销个性化

这是机器学习正在产生影响的最大领域之一。随着智能手机、 交媒体和其他数字通信形式的爆炸性增长，消费者现在比以往产生更多的数据。实际上，我们每天产生大约2.5万亿字节的数据，或大约50,000千兆字节/秒。这相比15年前有了500％的增长。在所有这些数据中，几乎每个人都拥有丰富的信息，远远超出了传统的营销人口统计数据。它包括喜欢、不喜欢、购买模式、媒体消费模式，以及其他更多的数据点。营销人员正在使用机器学习来识别消费者，并个性化营销信息、优惠等等。不仅内容是个性化的，而且放置位置也是，使营销人员能够在正确的时间向正确的消费者提供正确的信息。

卫生保健

如果我们能够在危及生命的疾病变得严重之前发现它，那不是很好吗于机器学习，这正开始成为现实。虽然这项技术仍然是新的，且尚未完善，但临床医生、医师和计算机科学家正在开发可以更快检测疾病的系统。芝加哥大学开发的早期乳腺癌检测系统就是一个很好的例子。该研究小组利用机器学习分析了超过22,000名妇女的乳房X光片，这些妇女经过五年的常规检查，比典型的乳房X线照片更准确地发现潜在的乳腺癌病例。

智能汽车

我们已经谈到车载远程信息处理如何助力连接汽车行业的发展和成熟。机器学习在将车辆从简单连接转变为自驾车的过程中发挥着巨大的作用。正在使用机器学习来分析连接汽车产生的数据量越来越大，以优化交通模式，识别道路危险以及其他可能影响自动驾驶车辆乘客安全的因素为目标。

络安全

去年，每天收集大约20万个恶意软件样本，发起4000多起勒索软件攻击。而这些数字还在继续增长。数据安全公司正在转向机器学习来分析类似这样的攻击，以便更准确、更迅速地识别攻击，从而更好地防御攻击。

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