机器学习通过改善用户体验和利用大数据的力量将汽车行业提升到一个新的水平。汽车行业的大多数制造业务仍然严重依赖基于经验的人为决策。大数据与机器学习相结合的汽车公司的出现正在为帮助转变运营和业务铺平道路，从而提高决策准确性和绩效。汽车行业继续面临一系列动态挑战。不断变化的市场条件、日益激烈的竞争、全球化、成本压力和波动性正在导致市场格局发生变化。自动驾驶汽车和不断变化的使用模式提高了客户的期望。毋庸置疑，汽车行业正处于一场革命的边缘。已证明可提供显着竞争优势的一个领域是分析。汽车正在被技术改造。人工智能和机器学习算法在这个行业的适用性越来越大。大数据分析和机器学习的协同提高了处理大量数据的能力，从而加速了人工智能系统的发展。汽车行业的机器学习具有揭示数据集之间隐藏关系并做出预测的非凡能力。资料来源：麦肯锡1。结合大数据分析提高车辆性能机器学习算法可以准确收集社交媒体中的客户反馈，例如文本和推文分析。这有助于构建车辆和子系统性能以指导未来的产品设计。它还有助于检测故障模式以建立故障与其原因之间的关系。以一家汽车公司为例，该公司发现汽车的多项操作出现故障的原因与特定地区的问题有关，例如燃油质量差、天气状况、道路基础设施等。该公司可以使用机器学习系统开发可提高产品可靠性的区域特定定制。2.利用预防性和预测性维护资料来源：PrometheusGroup机器学习算法可以帮助有效地规划和执行预测性维护。预测性维护使用监控和预测建模来确定机器的状况并预测可能的故障以及它们发生的时间。机器学习系统可以帮助调整维护间隔，执行相同的维护但在时间或英里上向后或向前移动。因此，机器学习系统可以增强预测性维护能力，并有助于准确预测未来的故障，而不是诊断现有故障。3.改善整体车内用户体验机器学习有助于个性化和智能个人协助。它结合分析结果并学习用户个性特征以创建用户特定的配置文件，然后可以利用这些配置文件提供个性化和帮助。机器学习算法在解决汽车领域的问题时非常有用，但实施大数据分析和机器学习系统的组织必须知道如何为特定问题领域选择正确的算法和输入/特征向量。选择正确的特征向量需要领域专家，选择正确的算法需要经验丰富的数据科学家。一旦他们知道如何定义问题域和业务目标，并根据功能和性能指标验证所选算法，机器学习系统就可以准确地展示切实的业务收益。
