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[其他] 十大案例告诉你机器学习都有什么用!

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发表于 2016-12-26 15:52:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 行云流水2016 于 2016-12-26 15:55 编辑

【导读】机器学习是当前科技行业的一大流行词,原因很充分:它代表着计算机学习方式的一大跃进。福布斯近日盘点了机器学习技术的十大使用案例。


从根本上说,机器学习算法是指机器先获得一组“教学”数据,然后被要求利用那些数据去回答问题。举例来说,你给计算机提供一组照片的教学数据,当中有的数据说“这是猫”,有的则说“这不是猫”。之后,你可以给该计算机展示一系列的新照片,接着它会开始识别哪些照片是猫,哪些不是。


接着,机器学习不断扩充它的教学数据。它识别(不管准确与否)的每一张照片都会被添加到教学数据组,程序因而能够逐渐变得更加“智能”,变得更加善于完成任务。这实际上就是学习的过程。



数据安全


恶意软件是一个越来越严峻的问题。2014年,卡巴斯基实验室称,它每天检测到的新恶意软件文件数量达到32.5万。不过,以色列深度学习技术公司DeepInstinct公司指出,各个新恶意软件通常都有跟旧版本一样的代码——只有2%到10%的恶意软件文件出现迭代变化。他们的学习模型能够辨别那2%到10%的变异恶意软件,在预测哪些文件是恶意软件上有着很高的准确率。在其它情况下,机器学习算法能够发现云端数据如何被访问方面的模式,能够报告或可预测安全问题的异常情况。


个人安全


如果你要坐飞机或者出席重要的公共活动,你几乎肯定要排长队去等候安检。不过,机器学习正被证明是一项很有价值的安检资产,能够帮助避免误报情况,以及发现机场、体育场、音乐会等的人工安检人员可能会遗漏的东西。它能够大大加速安检流程,同时也能够提高人们在重要活动中的人身安全。


金融交易


许多人都非常渴望能够预测股票市场的走势,因为这样就能够占得先机大赚特赚。相比人类,机器学习算法要更接近于预测市场走势。很多知名的交易公司都在利用专有系统来预测和高速执行高交易量的交易。这些系统很多都依赖于概率,不过即便成功概率相对较低,交易如果交易量很高,又或者高速执行,也能够给那些公司带来丰厚的收益。在处理分析海量的数据和交易执行速度上,人类显然无法跟机器相提并论。



医疗保健


相比人类,机器学习算法能够处理更多的信息,发现更多的模式。有研究利用计算机辅助诊断技术(CAD)来研究患上乳腺癌的女性早期的乳房X线扫描照。对于52%的乳腺癌案例,该计算机识别该病的时间比正式确诊要早上足足一年。此外,机器学习能够被用来理解大群体疾病的风险因素。Medecision公司开发的算法能够通过鉴别8个变量来预测糖尿病患者可避免的住院治疗。


个性化营销推广


你对你的顾客越了解,你就越能够给他们提供好的服务,你卖出的东西也就会越多。这是个性化营销的基础。也许,你曾碰到过这样的情况:你在网上商店上浏览某件产品,但没有买,而过了几天后,你在浏览各个不同的网站上都会看到那款产品的数字广告。这种个性化营销其实只是冰山一角。企业能够进行全方位的个性化营销,如具体给顾客发送什么样的电子邮件,给他们提供什么直效邮递和优惠券,给他们“推荐”什么产品。这一切都是为了提高交易达成的可能性。


诈骗检测


机器学习正变得越来越擅长发现各个领域的潜在诈骗案例。例如,PayPal正利用机器学习技术来打击洗黑钱活动。该公司拥有工具来比较数百万笔交易,能够准确分辨买卖家之间的正当交易和欺诈交易。


产品服务推荐


如果你常常使用像亚马逊或者Netflix这样的服务,那你应该很熟悉机器学习的这一用途。智能机器学习算法会分析你的活动,并将其与数百万其他的用户的活动进行比较,从而判断你可能会喜欢购买什么产品,喜欢观看什么视频内容。这些推荐技术正变得越来越智能,例如,它们能够判断你可能是买特定商品作为礼物(而非买给自己),又或者识别出有不同电视观看偏好的其他家庭成员。


在线搜索


谷歌及其竞争对手正利用机器学习来不断提升旗下搜索引擎的理解能力,这可能是该技术最有名的使用案例。每一次你在谷歌上进行搜索,该程序就会观察你对搜索结果的响应方式。如果你点击最上面的那条搜索结果,且停留在该结果指向的网页上,那谷歌就可以断定你得到里你想要寻找的信息,该搜索是成功的。而如果你点击第二页的搜索结果,又或者没有点击当中的任何搜索结果而输入新的搜索词,那谷歌可以断定其搜索引擎没能给你带来你想要的搜索结果——该程序能够从那一错误中学习,以便未来带来更好的搜索结果。


自然语言处理(NLP)


自然语言处理正被用于各个领域的各类令人兴奋的应用当中。有自然语言的机器学习算法能够替代客户服务人员,能够更加快速地给客户提供他们所需的信息。它正被用于将合同中艰深晦涩的法律措辞转变成简单易懂的普通语言,也被用于帮助律师整理大量的信息,提高案件准备效率。


智能汽车


IBM最近对汽车行业的高管的调查结果显示,74%预计智能汽车将会在2025年正式上路行驶。智能汽车将不仅仅整合物联网,还会了解车主和它周围的环境。它会自动根据司机的需求调整内部设置,如温度、音响、座椅位置等等。它还会报告故障,甚至会自行修复故障,会自动行驶,会提供交通和道路状况方面的实时建议。



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