人工智能真的很热门。
不仅是年轻人在议论，很多跟风的父母、爷爷奶奶也在议论。
然而，很多人仍然对AI存有质疑，比如担心未来的失业等等。
零售情报平台Rubikloud首席执行官Kerry Liu表达了自己的观点。
有人问克里：大家都在图像识别上投入了很多钱，技术可以识别一只猫。
这有什么意义呢？克里回应道：“能够识别猫的机器是迈向机器检测和能够识别肿瘤的机器的第一步。
”如果你通过了战略目标，机器学习可以提供很多价值。
它提供简单、快速、功能性的价值，为依赖数据的行业提供多种方式。
对于零售业务，它改善和增强了定制的客户体验。
让我们看一下人工智能应用于现实生活的五个例子。
1. 机器学习帮助残疾人就像我们在电视上看到的闭路字母一样，机器学习现在可以识别 YouTube 视频中的特定元素。
新算法可以将掌声、笑声和音乐等声音效果可视化。
这是该平台多功能性的巨大发展，因为它看起来使获取在线内容变得更加容易。
学生兼初创公司员工奥斯汀·莱贝特金 (Austin Lebetkin) 患有自闭症谱系障碍。
他相信机器学习可以为残疾人打开大门，让他们能够像其他人一样以多种方式使用数字内容并与之互动。
考虑到正在开发的新内容强调视听互动，这对于残疾人来说是一个巨大的突破。
2. 预防自杀 在发生了一些策划自杀活动的可怕事件后，Facebook 收到了相当多的负面反馈。
为了解决这个问题，该公司决定实施机器学习来预防自杀。
机器学习现在将“建立预测模型，以便更早地制定干预措施。
”考虑到过去几年自杀率有所上升，现在正是时候。
通过适当的数据挖掘，Facebook 和其他公司将能够更早地识别自杀倾向并更快地进行干预。
3. 可穿戴医疗设备 一家名为 Geneia 的公司正在利用机器学习来提高数据效率和洞察力。
通过更好地利用数据，Geneia 能够以更快的速度改进医疗状态预测。
这意味着早期反应可以提供高质量的护理。
过去使用的临床评估和实验室数值缓慢且低效。
借助机器学习，患者和老年人可以在家中生活得更舒适，同时减少与医疗设施相关的许多风险。
4、预估学生的进步和成长 在公共课堂学习的人都知道，每个人都有自己的学习风格，并不是每个人的大脑功能都一样，每个人都有不同的需求。
借助机器学习，满足这些需求变得更加容易，并且使用学生水平的预测可以实现标准化的成功衡量标准，以便每个学生都可以根据自己的特点学习和进步。
这为学生创造了更好的积极回应的机会，最终为学生带来更多的学习机会。
5. 机器学习识别皮肤癌 斯坦福大学的研究人员一直在努力工作。
他们创建了一种机器学习算法，使用大型图像数据库来诊断皮肤癌。
该算法利用深度学习与视觉识别相结合的最新进展，旨在取代皮肤癌诊断中的初始观察步骤。
对于患者和医生来说，医疗过程将变得更加轻松和高效。
虽然目前该算法已经存在于电脑上，但相信在不久的将来，它也会出现在手机上。
看到这样的案例，明显感受到机器学习的价值。
有许多技术并没有提供巨大的、有用的潜力。
虽然目前机器学习的应用还比较简单，但这仅仅是开始。
相信更多的企业会寻找机器学习新的、创造性的应用方法。