机器学习的重要性

机器学习是人工智能最受欢迎的子领域之一。机器学习概念几乎无处不在，例如医疗保健、金融、基础设施、营销、自动驾驶汽车、推荐系统、聊天机器人、社交网站、游戏、网络安全等等。

目前，机器学习正处于发展阶段，许多新技术不断被添加到机器学习中。它在许多方面帮助我们，例如分析大量数据、数据提取、解释等。因此，机器学习的用途是无限的。在本主题中，我们将通过示例讨论机器学习的各种重要性。那么，让我们从机器学习的简要介绍开始。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，它允许机器从经验中自动学习和改进。它被定义为一门研究领域，赋予计算机在没有明确编程的情况下学习的能力。它与传统编程有很大不同。

机器学习如何工作？

机器学习是人工智能的核心形式，它使机器能够从过去的数据中学习并进行预测。

它涉及数据探索和模式匹配，且人工干预最少。机器学习主要使用以下四种技术来工作。

1. 监督学习

监督学习是一种机器学习方法，它需要类似师生关系的监督。在监督学习中，机器通过标记良好的数据进行训练，这意味着一些数据已经用正确的输出进行了标记。因此，每当新数据引入系统时，监督学习算法就会分析这些样本数据，并在标记数据的帮助下预测正确的输出。

它分为两类不同的算法。它们如下：

• 分类： 当输出是类别形式时，例如黄色、蓝色、正确或错误等。
• 回归： 当输出变量是真实值时，例如年龄、身高等。

这项技术使我们能够从经验中收集或生成数据输出。它的工作方式与人类使用训练集的一些标记数据点进行学习的方式相同。它有助于优化模型的性能，利用经验解决各种复杂的计算问题。

2. 无监督学习

与监督学习不同，无监督学习不需要分类或标记良好的数据来训练机器。它的目标是根据一些模式和差异，即使没有任何标记的训练数据，也能对未排序的信息进行分组。在无监督学习中，不提供任何监督，因此不向机器提供任何样本数据。因此，机器只能自行在未标记数据中寻找隐藏结构。

它分为两类不同的算法。它们如下：

• 聚类： 当训练数据中存在固有分组需求时，例如按兴趣领域对学生进行分组。
• 关联： 它处理有助于识别大部分数据的规则，例如对机器学习感兴趣的学生也对人工智能感兴趣。

3. 半监督学习

半监督学习定义为监督学习和无监督学习方法的结合。它用于克服监督学习和无监督学习方法的缺点。

在半监督学习方法中，机器通过标记数据和未标记数据进行训练。尽管如此，它涉及少量标记示例和大量未标记示例。

语音分析、网页内容分类、蛋白质序列分类和文本文档分类器是半监督学习最流行的实际应用。

4. 强化学习

强化学习被定义为一种基于反馈的机器学习方法，不需要标记数据。在这种学习方法中，代理通过执行动作并查看动作结果来学习如何在环境中行动。代理可以为每个良好动作提供积极反馈，为不良动作提供消极反馈。由于在强化学习中没有训练数据，因此代理只能通过自己的经验进行学习。

机器学习的重要性

尽管机器学习不断发展，涌现出许多新技术，但它仍在各个行业中得到应用。

机器学习之所以重要，因为它能让企业了解客户行为和运营业务模式的趋势，并支持新产品的开发。 当今许多领先公司，如 Facebook、Google 和 Uber，都将机器学习作为其运营的核心部分。机器学习已成为许多公司重要的竞争差异化因素。

机器学习有多种实际应用，可推动真正的业务成果——例如节省时间和金钱——这些成果有可能极大地影响您组织的未来。特别是，我们看到在客户服务行业中产生了巨大的影响，机器学习正在让人们更快、更高效地完成工作。通过虚拟助理解决方案，机器学习自动化了原本需要由人工代理执行的任务——例如更改密码或查询账户余额。这释放了宝贵的代理时间，可用于专注于人类最擅长的客户服务：高接触、复杂的决策，这些决策机器不易处理。在 Interactions，我们通过消除是应将请求发送给人类还是机器的决策来进一步改进流程：独特的自适应理解技术使机器能够了解其局限性，并在其提供正确解决方案的信心不足时向人类求助。

机器学习技术的使用案例

机器学习广泛应用于各个行业，并具有广泛的应用范围，特别是涉及收集、分析和响应大量数据的应用。机器学习的重要性可以通过这些重要的应用来理解。

下面列出了一些广泛使用机器学习的重要应用：

1. 医疗保健： 机器学习在医疗保健行业中被广泛应用。它帮助医疗保健研究人员分析数据点并提出结果建议。自然语言处理有助于提供准确的见解，以获得更好的患者结果。此外，机器学习通过分析患者病情（X 光、超声、CT 扫描等）的外部数据改进了治疗方法。自然语言处理、医学成像和遗传信息是机器学习在医疗保健领域改进诊断、检测和预测系统的关键领域。
2. 自动化： 这是机器学习的重要应用之一，有助于使系统自动化。它帮助机器在没有人为干预的情况下执行重复性任务。作为机器学习工程师和数据科学家，您的职责是多次解决任何给定任务，且零错误。然而，这对于人类来说实际上是不可能的。因此，机器学习开发了各种模型来自动化流程，这些模型具有在更短时间内执行迭代任务的能力。
3. 银行和金融： 机器学习是人工智能的一个子集，它使用统计模型进行准确预测。在银行和金融领域，机器学习在许多方面提供了帮助，例如欺诈检测、投资组合管理、风险管理、聊天机器人、文档分析、高频交易、抵押贷款承保、反洗钱检测、异常检测、风险信用评分检测、KYC 处理等。因此，机器学习广泛应用于银行和金融领域，以减少错误和时间。
4. 交通和交通预测： 这是机器学习最常见的应用之一，被所有个体在日常生活中广泛使用。它有助于确保高度安全的路线，生成准确的预计到达时间 (ETA)，预测车辆故障，提供驾驶处方分析等。尽管机器学习已经解决了交通问题，但它仍需要进一步改进。统计机器学习算法有助于构建智能交通系统。此外，深度学习探索了道路、高速公路、交通、环境因素、交通事故等复杂的相互作用。因此，机器学习技术改进了日常交通管理以及交通数据收集，以预测路线和交通情况。
5. 图像识别： 它是机器学习最常见的应用之一，用于检测互联网上的图像。此外，Facebook 等各种社交媒体网站使用图像识别功能，通过其名为“自动好友标签建议”的功能为您的 Facebook 好友标记图像。
   此外，如今几乎所有移动设备都配备了令人兴奋的人脸检测功能。使用此功能，您可以通过人脸解锁保护您的移动数据，因此如果有人试图访问您的移动设备，他们将无法在没有人脸识别的情况下打开。
6. 语音识别： 语音识别是机器学习应用的最大成就之一。它使用户无需输入文本即可搜索内容，换句话说，就是“通过语音搜索”。它可以通过您的声音在 YouTube、Google、Amazon 等平台上搜索内容/产品。这项技术被称为语音识别。
   这是一个将语音指令转换为文本的过程；因此，它也被称为“语音转文本”或“计算机语音识别”。语音识别的一些重要示例包括 Google 助理、Siri、Cortana、Alexa 等。
7. 产品推荐： 这是机器学习取得的最大成就之一，它帮助 Flipkart、Amazon、Netflix 等各种电子商务和娱乐公司在互联网上数字广告其产品。当有人搜索任何产品时，他们在同一浏览器上上网时，就会开始收到相同产品的广告。
   这可以通过机器学习算法实现，这些算法根据用户的兴趣或过去经验工作，并相应地向他们推荐产品。例如，当我们在亚马逊平台搜索笔记本电脑时，它也会开始显示许多具有相同类别和标准的其他笔记本电脑。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。因此，这也可以通过机器学习算法实现。
8. 虚拟个人助理： 此功能在许多方面帮助我们，例如使用语音指令搜索内容、使用语音拨打电话、在手机中搜索联系人、播放音乐、打开电子邮件、安排约会等。现在，您都看到过“Alexa！播放音乐”这样的广告，这也是在机器学习的帮助下完成的。Google 助理、Alexa、Cortana、Siri 等都是机器学习的一些常见应用。这些虚拟个人助理记录我们的语音指令，将其发送到云上的服务器，使用机器学习算法对其进行解码并采取相应的行动。
9. 电子邮件垃圾邮件和恶意软件检测及过滤： 机器学习还帮助我们将电子邮件分为不同的类别，如垃圾邮件、重要邮件、普通邮件等。这样，用户可以轻松识别电子邮件是有用邮件还是垃圾邮件。这也可以通过机器学习算法实现，如 多层感知器、决策树 和 朴素贝叶斯分类器。内容过滤器、标题过滤器、基于规则的过滤器、权限过滤器、通用黑名单过滤器等是 Google 使用的一些重要垃圾邮件过滤器。
10. 自动驾驶汽车： 这是机器学习最令人兴奋的应用之一。机器学习在自动驾驶汽车的制造中扮演着至关重要的角色。它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员和物体。塔塔和特斯拉是致力于自动驾驶汽车的最受欢迎的汽车制造公司。因此，这是技术时代的一次巨大革命，也是在机器学习的帮助下完成的。
11. 信用卡欺诈检测： 信用卡欺诈已成为在线黑客非常容易的目标。随着在线/数字支付文化的兴起，信用卡/借记卡的风险也 paralel 上升。机器学习还帮助开发人员检测和分析在线交易中的欺诈。它开发了一种新颖的流式交易数据欺诈检测方法，旨在分析客户的过去交易详情并提取行为模式。此外，持卡人按交易金额分为各种类别，以便分别提取各组的行为模式。因此，信用卡欺诈检测是使用机器学习的聚合策略和反馈机制的一种新颖方法。
12. 股票市场与交易： 机器学习还在股票市场和交易领域提供帮助，它利用历史趋势或过去的经验来预测市场风险。由于股票市场是市场风险的另一个名称，机器学习在一定程度上降低了这种风险，并根据市场风险预测数据。机器学习的长短期神经网络用于预测股票市场趋势。
13. 语言翻译： 机器学习的应用可见于语言翻译。它使用序列到序列学习算法将一种语言翻译成另一种语言。此外，它还使用图像识别技术来识别从一种语言到另一种语言的文本。同样，Google 的 GNMT（Google 神经机器翻译）提供了此功能，这是一种神经机器学习，可将文本翻译成我们熟悉的语言，这被称为自动翻译。

结论

机器学习或多或少地参与到我们的日常生活中。我们已经看到了各种机器学习应用，它们对于在这个技术世界中生存非常有用。尽管机器学习正处于发展阶段，但它仍在快速发展。机器学习最好的地方在于其高价值预测，可以实时指导更好的决策和智能行动，而无需人工干预。因此，在本文的最后，我们可以说机器学习领域非常广阔，其重要性不仅限于特定行业或部门；它适用于任何地方，用于分析或预测未来事件。