机器学习的应用

机器学习是当今技术领域的一个热门词汇，并且每天都在飞速发展。我们每天都在使用机器学习，甚至在不经意间，例如谷歌地图、谷歌助手、Alexa 等。以下是一些最流行的机器学习真实世界应用：

1. 图像识别

图像识别是最常见的机器学习应用之一。它用于识别物体、人物、地点、数字图像等。图像识别和面部检测的一个流行用例是 **自动好友标记建议**

Facebook 为我们提供了自动好友标记建议功能。每当我们上传与 Facebook 好友的合照时，我们都会自动收到一个带有姓名的标记建议，而这项技术背后的就是机器学习的 **面部检测** 和 **识别算法**。

它基于 Facebook 的名为“**Deep Face**”的项目，该项目负责照片中的面部识别和人物身份识别。

2. 语音识别

在使用谷歌时，我们有一个“**语音搜索**”选项，它属于语音识别，是机器学习的一个流行应用。

语音识别是将语音指令转换为文本的过程，也称为“**语音转文本**”或“**计算机语音识别**”。目前，机器学习算法已广泛应用于各种语音识别应用。**Google Assistant**、**Siri**、**Cortana** 和 **Alexa** 都使用语音识别技术来执行语音指令。

3. 交通预测

如果我们想去一个新地方，我们会借助 Google Maps，它会显示正确的路线和最短的路径，并预测交通状况。

它通过两种方式预测交通状况，例如交通是否畅通、缓慢移动或严重拥堵：

• 来自 Google Map 应用和传感器的车辆的**实时位置**
• **过去同一时间段的平均耗时**。

所有使用 Google Map 的人都帮助这款应用变得更好。它从用户那里获取信息，并将其发送回数据库以提高性能。

4. 商品推荐

机器学习被亚马逊、Netflix 等各种电子商务和娱乐公司广泛用于向用户进行商品推荐。每当我们想在亚马逊上搜索某个商品时，我们就会开始在同一浏览器上上网时看到该商品的广告，这是因为机器学习。

谷歌通过各种机器学习算法了解用户兴趣，并根据客户兴趣推荐商品。

同样，当我们使用 Netflix 时，我们会发现一些娱乐系列、电影等的推荐，这也是通过机器学习实现的。

5. 自动驾驶汽车

机器学习最令人兴奋的应用之一是自动驾驶汽车。机器学习在自动驾驶汽车中起着至关重要的作用。特斯拉，这家最受欢迎的汽车制造公司正在研发自动驾驶汽车。它正在使用无监督学习方法来训练汽车模型，以便在驾驶时检测人和物体。

6. 电子邮件垃圾邮件和恶意软件过滤

每当我们收到新电子邮件时，它都会被自动过滤为重要、普通和垃圾邮件。我们总是在收件箱中收到带有重要符号的重要邮件，而垃圾邮件则在垃圾箱中，而这项技术背后的就是机器学习。以下是一些 Gmail 使用的垃圾邮件过滤器：

• 内容过滤器
• 标题过滤器
• 通用黑名单过滤器
• 基于规则的过滤器
• 权限过滤器

一些机器学习算法，如**多层感知机**、**决策树**和**朴素贝叶斯分类器**，被用于电子邮件垃圾邮件过滤和恶意软件检测。

7. 虚拟个人助理

我们有各种虚拟个人助理，如**Google Assistant**、**Alexa**、**Cortana**、**Siri**。顾名思义，它们通过我们的语音指令帮助我们查找信息。这些助手可以通过我们的语音指令以各种方式帮助我们，例如播放音乐、致电某人、打开电子邮件、安排约会等。

这些虚拟助手将机器学习算法作为重要部分使用。

这些助手会记录我们的语音指令，将其发送到云端服务器，并使用 ML 算法进行解码并采取相应行动。

8. 在线欺诈检测

机器学习通过检测欺诈交易，使我们的在线交易安全可靠。每当我们进行在线交易时，可能会有多种方式发生欺诈交易，例如**虚假账户**、**虚假身份**以及在交易过程中**窃取资金**。因此，为了检测这一点，**前馈神经网络**通过检查交易是真实的还是欺诈的来帮助我们。

对于每一笔真实交易，输出都会被转换为一些哈希值，这些值将成为下一轮的输入。对于每一笔真实交易，都有一个特定的模式，该模式在欺诈交易中会发生变化，从而检测到它并使我们的在线交易更安全。

9. 股票市场交易

机器学习在股票市场交易中得到广泛应用。在股票市场中，股价总是有上涨和下跌的风险，因此机器学习的**长短期记忆神经网络**被用于预测股票市场趋势。

10. 医疗诊断

在医学领域，机器学习用于疾病诊断。通过这种方式，医疗技术发展迅速，能够构建 3D 模型来预测大脑病灶的确切位置。

11. 自动语言翻译

如今，如果我们去一个新地方，不了解当地语言，这也不是问题，因为机器学习也可以通过将文本转换为我们已知的语言来帮助我们。谷歌的 GNMT（Google Neural Machine Translation）提供了这项功能，它是一种神经机器翻译，可以将文本翻译成我们熟悉的语言，并称为自动翻译。

自动翻译背后的技术是序列到序列学习算法，它与图像识别结合使用，可以将文本从一种语言翻译成另一种语言。