2020年值得关注的人工智能与机器学习实例介绍
时间:2020-08-16 01:38

  系统如何在没有任何人工交互的情况下执行各种任务。与定义决策逻辑的传统计算机编程不同,机器学习使系统可以根据可用数据调整其行为。

  机器学习的核心是收集和分析特定情况的数据,以便更好地预测哪些响应会产生预期的效果。该程序会评估过去的工作,并相应地调整其行为,以便将来做出更好的决策。这种适应能力给人的印象是程序会“学习”,就像人类可以通过重复学习来完成任务一样。

  虽然机器学习算法是人工智能的一个应用,但并非所有人工智能系统都被视为机器学习的示例。总的来说,人工智能指的是一系列广泛的技术应用,这些应用允许计算机系统以“智能”的方式来运行,进而使它们动态地适应和响应接近人类行为的情况。大多数机器学习示例都使用算法和快速数据分析来提高性能,但这也只是人工智能概念背后原理的一种应用而已。

  管理日益增多的在线客户交互数量已将许多组织推向了崩溃的边缘。他们根本没有足够的客户支持人员来处理收到的大量咨询,而且将问题外包给呼叫中心的旧解决方案对于今天的许多客户来说根本是不可接受的。机器学习算法的进步使得聊器人和其他自动化系统能够满足这些需求。通过自动化日常和低优先级的任务,公司可以员工来处理更高级别的客户服务。如果实施得当,公司中的机器学习可以简化问题解决方案,并确保客户能够得到帮助,从而使他们成为的品牌者。

  随着网络变得越来越复杂,网络安全专家一直在努力应对不断扩大的安全范围。快速变化的恶意软件和黑客技术很难应对,并且物联网(IoT)设备的激增已经从根本上改变了网络安全格局。可以来自任何地方,任何时间,任何形式。幸运的是,机器学习算法使网络安全努力跟上了这些快速变化的步伐。预测分析使以前所未有的速度识别和缓解成为可能,并且机器学习可以网络内的用户行为,以发现现有安全措施中的隐患和漏洞。

  尽管收集和读取数据的技术已经存在了很长一段时间,但教计算机系统真正理解他们所看到的东西已经被证明是一个非常复杂的问题。由于机器学习的应用,越来越多的物联网设备现在具有了物体识别功能。例如,一辆自动驾驶汽车在看到另一辆汽车时就能识别它,即使程序员没有提供该汽车的确切示例作为参考。零售店甚至使用这项技术来帮助加快结账流程,其店里物联网传感器和摄像头可以检测顾客放入购物车中的物品,并在顾客离开商店时自动向其帐户收费。

  越来越多的网上金融交易提高了消费者对各种欺诈形式的认识。虽然他们享受网上购物和支付的便利,但他们想知道自己的财务数据在此过程中是否受到。信用卡公司和银行的对策是使用机器学习算法,这些算法可以审查大量的交易数据,以识别可疑活动。虽然这些审查并不是什么新鲜事,但企业中的机器学习已经大大扩展并加速了这些审查的范围。根据行业研究,机器学习解决方案可以检测高达95%的欺诈,并将调查时间减少70%。

  在任何形式的交流中,避免错误和都是很重要的,对于当今的企业尤其如此。无论是电子邮件、客户评论、视频会议,还是各种形式的文本文档,简单的语法错误、不恰当的语气或不准确的翻译都会导致各种问题。机器学习程序已经使交流远远超出了微软的“Office助手”时代。得益于自然语言处理、实时语言翻译和语音识别,这些机器学习示例能够帮助人们清晰准确地进行交流。

  今天的许多营销活动都是通过各种数字平台和软件应用程序在线进行的。随着公司收集关于客户及其购买习惯的数据,营销团队可以使用该数据为目标受众创建复杂的图示,并确定哪些人更有可能购买他们的产品和服务。(来自物联之家网)机器学习算法可帮助营销人员理解所有数据,识别关键趋势和特征,从而使他们能够更精确地识别商机。相同的技术可以实现大规模的数字营销自动化。此外,可以建立广告平台来动态识别新的潜在客户,并在适当的时间、适当的地点向他们提供适当的营销内容。

  随着机器学习的不断进步,应用和用例的范围在2020年肯定会继续扩大。在新的十年到来之际,我们有必要密切关注如何部署机器学习用例,以提高效率、降低成本和提供更好的用户体验。

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