机器学习的例子

机器学习技术已经极大地改变了人类的生活方式，因为我们高度依赖这项技术。它是人工智能的一个子集，我们都在有意或无意地使用它。例如，我们使用谷歌助手，它采用了机器学习的概念；我们寻求在线客户支持的帮助，这也是机器学习的一个例子，还有很多等等。

机器学习利用统计技术使计算机更智能，这有助于获取整个业务数据并根据需要自动利用它。现实世界中有如此多的机器学习例子，如下所示

1. 语音与图像识别

计算机语音识别或自动语音识别有助于将语音转换为文本。许多应用程序将实时语音转换为音频文件格式，然后将其转换为文本文件。

语音搜索、语音拨号和家电控制是语音识别的一些现实世界中的例子。Alexa 和 Google Home 是使用最广泛的语音识别软件。

与语音识别类似，图像识别也是机器学习技术中最广泛使用的例子，它有助于识别数字图像中的任何对象。图像识别的一些现实世界中的例子是，例如，

在任何照片上标记姓名，就像我们在 Facebook 上看到的。 它还用于通过将单个字母分割成更小的图像来识别手写体。

此外，图像识别中最大的例子是面部识别。我们都在使用新一代手机，我们在其中使用面部识别技术来解锁我们的设备。因此，它也有助于提高系统的安全性。

2. 使用谷歌地图的交通警报

当有人外出到达正确的目的地时，谷歌地图是最常用的应用程序之一。地图可以帮助我们找到最佳路线或最快路线、交通状况以及更多信息。但它是如何向我们提供这些信息的呢？谷歌地图使用包括机器学习在内的各种技术，它从不同的用户那里收集信息、分析这些信息、更新信息并进行预测。借助预测，它甚至可以在我们开始旅程之前告诉我们交通情况。机器学习还有助于在使用谷歌地图时找到最佳和最快的路线，同时我们还在交通中。此外，我们还可以回答一些问题，比如路线是否还有交通？这些信息和数据会自动存储在数据库中，机器学习会从中获取准确的信息，供其他人在交通中使用。此外，谷歌地图还有助于查找酒店、商场、餐厅、电影院、公交车等地点。

3. 聊天机器人（在线客户支持）

聊天机器人是各行业（如银行、医疗、教育、健康等）中使用最广泛的软件。您可以在任何银行应用程序中看到聊天机器人，以便为客户提供快速的在线支持。这些聊天机器人也基于机器学习的概念。程序员根据常见问题馈送一些基本的问题和答案。因此，每当客户提出查询时，聊天机器人就会从数据库中识别问题的关键字，然后向客户提供适当的解决方案。这有助于为客户提供快速、便捷的客户服务。

4. 谷歌翻译

假设您正在处理一个国际银行项目，如法语、德语等，但您只会说英语。在这种情况下，您会非常恐慌，因为在审查文件之前您无法继续进行。谷歌翻译软件有助于将任何语言翻译成所需的语言。因此，通过这种方式，您可以将法语、德语等翻译成英语、印地语或任何其他语言。这使得不同行业的​​工作变得非常容易，因为用户可以无障碍地处理任何国家的项目。

谷歌使用谷歌神经机器翻译来检测任何语言并将其翻译成任何所需的语言。

5. 预测

预测系统还使用机器学习算法进行预测。预测有各种各样的行业。例如，在银行贷款系统中，可以使用机器学习的预测来确定错误概率。为此，根据分析师提供的规则集，将可用数据分类到不同的组中，一旦完成分类，就可以预测错误概率。

6. 信息提取

机器学习的最佳示例之一是信息提取。在此过程中，从非结构化数据中提取结构化数据，并将其用于预测分析工具。数据通常以原始或非结构化的形式存在，没有用，为了使其有用，就需要使用提取过程。提取的一些现实世界中的例子是

• 生成一个模型来预测声带障碍。
• 帮助更快地诊断和治疗问题。

7. 统计套利

套利是一种自动化交易过程，在金融行业中用于管理大量证券。该过程使用交易算法通过经济变量和相关性来分析一组证券。统计套利的一些例子如下

• 分析市场微观结构的算法交易
• 分析大型数据集
• 识别实时套利机会
• 机器学习优化套利策略以提高结果。

8. 自动好友标签建议

机器学习的一个流行示例是 Facebook 的自动好友标签建议功能。每当我们上传一张有朋友的照片到 Facebook 时，它都会建议标记朋友并自动提供姓名。Facebook 通过使用 Facebook 创建的面部识别系统DeepFace 来做到这一点。它还能识别图像中的人脸。

9. 自动驾驶汽车

汽车行业的未来是自动驾驶汽车。这些是无人驾驶汽车，基于深度学习和机器学习的概念。在自动驾驶汽车中常用的一些机器学习算法是尺度不变特征变换 (SIFT)、AdaBoost、TextonBoost、YOLO（你只看一次）。

10. 广告推荐

如今，大多数人每天花很多时间在谷歌或互联网上冲浪。在任何网页或网站上工作时，他们会在每个页面上看到多个广告。但这些广告对每个用户来说都是不同的，即使两个用户使用相同的互联网，位于相同的位置。这些广告推荐是借助机器学习算法完成的。这些广告推荐基于每个用户的搜索历史。例如，如果一个用户在亚马逊或其他电子商务网站上搜索衬衫，他将在一段时间后开始收到衬衫的广告推荐。

11. 视频监控

视频监控是人工智能和机器学习的一项高级应用，可以在犯罪发生之前就检测到。它比人类观察更有效率，因为对于人类来说，监控多个视频是一项非常困难且枯燥的任务；因此，机器是更好的选择。视频监控非常有用，因为它们会持续关注人们的特定行为，例如长时间站立不动、绊倒或在长凳上打盹等。每当监控系统发现任何异常活动时，它都会向相关团队发出警报，该团队可以阻止或帮助避免该地点的任何不幸事件。

视频监控的一些流行用途是

• 设施保护
• 运营监控
• 停车场
• 交通监控
• 购物模式

12. 电子邮件和垃圾邮件过滤

当我们收到任何新电子邮件时，电子邮件会自动过滤，这也是机器学习的一个例子。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邮件箱中，而这项技术背后的驱动力就是机器学习。以下是一些 Gmail 使用的垃圾邮件过滤器

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

一些用于电子邮件垃圾邮件过滤和恶意软件检测的机器学习算法是多层感知器、决策树和朴素贝叶斯分类器。

13. 实时动态定价

每当我们早晚高峰期预订 Uber 时，与正常时段相比，价格会有所不同。当需求高时，公司会收取额外费用，导致价格上涨。但这些额外费用是如何由公司确定和应用的呢？所以，背后的技术是人工智能和机器学习。这些技术解决了两个主要的业务问题，即

• 客户对额外费用的反应
• 建议最佳价格，以免客户流失对业务造成损失。

机器学习技术还有助于为每个客户查找折扣价、最佳价格、促销价等。

14. 游戏与教育

机器学习技术已广泛应用于游戏和教育领域。有各种游戏和学习应用程序正在使用人工智能和机器学习。在这些应用程序中，Duolingo 是一款免费的语言学习应用程序，设计得有趣且互动。在使用此应用程序时，人们感觉就像在手机上玩游戏。

它从用户的答案中收集数据，并创建一个统计模型来确定一个人可以记住一个单词多长时间，并在需要复习之前提供该信息。

15. 虚拟助手

虚拟助手在当今世界非常受欢迎，它们是嵌入在智能手机或笔记本电脑中的智能软件。这些助手充当个人助手，并协助搜索通过语音提出的信息。虚拟助手理解人类语言或自然语言语音命令，并为用户执行任务。一些虚拟助手的例子是Siri、Alexa、Google、Cortana 等。要开始使用这些虚拟助手，首先需要激活它们，然后我们可以询问任何问题，它们会回答。例如，“今天日期是什么？”、“给我讲个笑话”等等。虚拟助手背后的技术是人工智能、机器学习、自然语言处理等。机器学习算法会根据用户过去的参与情况收集和分析数据，并根据用户偏好预测数据。