2020年将见证人工智能(AI)的巨大进步，而机器学习已被证明是这项技术最成功和最广泛的应用，影响着广泛的行业，并影响每天有数十亿用户。什么是机器学习？机器学习是人工智能的一种应用，它使用算法和统计模型来教计算机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，机器学习使系统能够根据可用数据调整其行为。机器学习是如何工作的？机器学习的核心是收集和分析有关特定情况的数据，以便更好地预测哪些反应会产生预期的效果。该程序评估过去的工作并相应地调整其行为，以便在未来做出更好的决策。这种适应性给人的印象是程序会“学习”，就像人类可以通过重复学习执行任务一样。人工智能和机器学习的例子虽然机器学习算法是人工智能的应用，但并不是所有的人工智能系统都被认为是机器学习的例子。一般而言，人工智能指的是一组广泛的技术应用，它允许计算机系统以“智能”方式运行，允许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使用算法和快速数据分析来提高性能，但这只是人工智能概念背后原理的一种应用。2020年值得关注的6个机器学习用例1.客户服务自动化管理不断增长的在线客户交互量已将许多组织推向崩溃点。他们根本没有足够的客户支持人员来处理他们收到的大量查询，而将问题外包给呼叫中心的旧解决方案对于当今的许多客户来说根本无法接受。机器学习算法的进步使聊天机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任务，公司可以腾出员工来处理更高级别的客户服务。如果实施得当，公司的机器学习可以简化问题的解决并确保客户得到帮助，将他们变成忠实的品牌拥护者。2.网络安全随着网络变得越来越复杂，网络安全专家一直在努力应对范围不断扩大的安全威胁。快速变化的恶意软件和黑客技术难以应对，物联网(IoT)设备的激增从根本上改变了网络安全格局。攻击可以来自任何地方、任何时间和任何形式。幸运的是，机器学习算法使网络安全工作能够跟上这些快速变化的步伐。预测分析可以比以往更快地识别和缓解威胁，机器学习可以跟踪网络内的用户行为，以发现现有安全措施中的漏洞和漏洞。3.物体识别虽然收集和读取数据的技术已经存在了很长时间，但教计算机系统真正理解它们所看到的东西已被证明是一个非常复杂的问题。得益于机器学习的应用，现在越来越多的物联网设备具备物体识别能力。例如，自动驾驶汽车在看到另一辆车时可以识别它，即使程序员没有提供该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，店内物联网传感器和摄像头可以检测顾客放入购物车的物品，并在他们离开商店时自动从他们的账户中扣款。4.欺诈检测越来越多的在线金融交易提高了消费者对各种形式欺诈的认识。当他们享受在线购物和支付的便利时，他们想知道他们的财务数据是否在此过程中受到保护。信用卡公司和银行已做出回应，使用机器学习算法审查大量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缩短70%。5.沟通在任何形式的沟通中，避免错误和误解很重要，尤其是对于当今的企业而言。无论是电子邮件、客户评论、视频会议还是任何形式的文本文档，一个简单的语法错误、不恰当的语气或不准确的翻译都可能导致问题。机器学习程序使通信远远超出了微软“Office助手”的时代。由于自然语言处理、实时语言翻译和语音识别，这些机器学习示例可以帮助人们清晰准确地进行交流。6.数字营销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。随着公司收集有关客户及其购买习惯的数据，营销团队可以使用这些数据创建复杂的目标受众地图，并确定谁更有可能购买他们的产品和服务。（来自物联网）机器学习算法帮助营销人员理解所有数据并识别关键趋势和特征，从而使他们能够更准确地识别商机。同样的技术可以实现大规模的数字营销自动化。此外，可以构建广告平台以动态识别新的潜在客户，并在正确的时间正确的地点向他们提供正确的营销内容。随着机器学习的不断发展，2020年应用程序和用例的范围肯定会继续扩大。在进入新的十年之际，我们必须密切关注如何部署机器学习用例以提高效率、降低成本并提供更好的用户体验。
