從語音助理到自動駕駛汽車， 機器學習不僅改變了人類與機器互動的方式， 而且改變了人們與世界的互動方式。 它正在成為市場上最熱門的技術之一， 將讓移動應用和服務比以往更加智慧和完善。
據IBM公司調查， 全球約有90%的資料是在過去的兩年中產生的。 平均而言， 人們每天產生大約2.5澤位元組的資料。 大量的資料現在無法由人類進行處理和管理。 這就是人們採用機器學習， 並發揮其優勢的原因。
機器學習
人們通常把人工智慧和機器學習相結合。 但是， 它們是不同的。 人工智慧是使機器能夠在無人干預的情況下執行任務的概念。
機器學習(ML)工具的整個處理依賴於資料。 機器演算法獲得的資料越多， 其結果就越準確有效。 機器學習使用各種技術進行資料提取和資料解釋。 然而， 這兩種突出的技術的區別是受監督的學習和無監督的學習。
受監督的機器學習創建了一個模型， 可以根據存在不確定性的資料進行預測。 然而， 無監督的機器學習確定隱藏模式或固有資料結構， 到從包含輸入資料的資料集得出結論而沒有標記結果。
機器學習在當今世界的應用
如今， 機器學習已經影響了很多行業，
個性化
人們有沒有想過Facebook如何顯示“你可能知道的人”， 或亞馬遜推薦的產品?這一切都是可能的， 因為有了機器學習技術。 該技術用於處理大量的使用者資料：個人資訊、搜索歷史、內容交互等， 以提供人們所看到的個性化資料。
由於機器學習演算法， 流媒體提供商Netflix公司節省了將近10億美元， 可以向用戶推薦個性化的電視節目和電影， 而不是雇傭一批電影評論家通過點評獲得結果。
圖像識別
機器學習演算法也用於查找和處理圖像中顯示的物件。 這個概念被各種應用廣泛使用。
語音辨識
有沒有想過蘋果的語音助理Siri如何回應人們的命令?或者亞馬遜的Echo如何讓用戶下單或者提供天氣報告?或者軟體如何為語音提供文本翻譯?機器學習的語音辨識功能使這一切成為可能。
欺詐識別
機器學習也廣泛應用于銀行/金融行業， 以應對欺詐。 機器學習工具掃描人們的即時交易， 並提供欺詐評分。 如果欺詐分數超過某個特定的閾值， 則帳戶將自動凍結。 如果必須通過人工完成， 那麼不可能每秒檢查數千個資料點並做出決定。
PayPal也有各種機器學習工具研究數十億個交易情況， 可以確定哪些是合法的， 哪些是欺詐。 這有助於處理洗錢案件。
健康診斷
機器學習也正在成為醫療行業的一個流行詞。 它被用於不同的目的， 如藥物發現和機器人手術。
最近， 穀歌公司創建了一種機器學習演算法， 説明檢測X光照片上的乳房癌腫瘤， 而斯坦福大學正在使用該技術來識別皮膚癌。
預測分析
機器學習工具和大資料分析被移動應用程式開發人員和行銷人員用來瞭解使用者如何與移動應用程式進行交互， 並根據不同的類別對資料進行分組， 從而預測吸引用戶的下一步行動並提高轉化率。
更好的遊戲體驗
1952年， 英國的一名畢業生創造了一個基於機器學習的遊戲。
未來的預測
機器學習已經在人們的日常生活中確立了重要的地位， 還有很多還沒有被發現。 隨著物聯網(IoT)解決方案市場的興起， 將數十億台設備及其資料流連接在一起的技術， 肯定會獲得更多的數位資料， 這給機器學習帶來了越來越多的需求。
根據目前的情況， 以下是機器學習將在以下幾方面提升人們的體驗：
自然語言處理(NLP)級別更高
目前， 基於機器學習的自然語言處理(NLP)還處於起步階段。 目前， 還沒有這樣的演算法可以理解， 不同的術語在不同的情況下具有不同的含義，並且行動順利。預計這樣的演算法將在未來出現。
更深的個性化服務
人們將在未來獲得更多的個性化服務，同時減少廣告投放。
移動設備上的神經網路
未來，移動設備將有潛力進行機器學習任務，將為語音辨識、人臉檢測、影像處理等提供新的機遇。
即時語音翻譯
2014年，Skype公司推出了一款名為Skype Translator的應用程式，可以即時將語言從一種語言翻譯成另一種語言。從那時起，它經歷了各種更新升級。如果繼續以同樣的方式發展，人們很快就能享受到高品質的國際交流，可以消除語言障礙。
延長手機電池的使用壽命
預計機器學習將與移動應用程式的系統資源自動分配使用，以減少不必要的電池消耗。
總之，機器學習將不斷發展，使人們的日常生活更輕鬆，降低企業運營成本。這將導致與雲計算相關的工作繁榮發展，但肯定會影響那些低技能的勞動力。而建立一個更自動化、更直觀的世界，人們付出相關的成本是值得的。
不同的術語在不同的情況下具有不同的含義，並且行動順利。預計這樣的演算法將在未來出現。更深的個性化服務
人們將在未來獲得更多的個性化服務，同時減少廣告投放。
移動設備上的神經網路
未來，移動設備將有潛力進行機器學習任務，將為語音辨識、人臉檢測、影像處理等提供新的機遇。
即時語音翻譯
2014年，Skype公司推出了一款名為Skype Translator的應用程式，可以即時將語言從一種語言翻譯成另一種語言。從那時起，它經歷了各種更新升級。如果繼續以同樣的方式發展，人們很快就能享受到高品質的國際交流，可以消除語言障礙。
延長手機電池的使用壽命
預計機器學習將與移動應用程式的系統資源自動分配使用，以減少不必要的電池消耗。
總之，機器學習將不斷發展，使人們的日常生活更輕鬆，降低企業運營成本。這將導致與雲計算相關的工作繁榮發展，但肯定會影響那些低技能的勞動力。而建立一個更自動化、更直觀的世界，人們付出相關的成本是值得的。