9大必知机器学习应用场景
近年来技术飞跃催生了海量机器学习应用。机器学习技术正逐步被理解为一种服务。
已有多项应用正在重塑市场与工业，实现流程自动化与效率跃升。掌握并应用这些技术是保持领先、规避淘汰的关键。
什么是机器学习
机器学习是人工智能（AI）分支，致力于开发让机器学会预测结果、基于数据自主决策的方法。
通过机器学习，计算机系统能基于自身经验与输入数据优化流程，在无特定编程指令下完美推进流程。此类系统实现流程自动化，消除人工干预下发具体指令的必要。
机器学习主攻大数据分析，这是人类难以驾驭而计算机系统却能高速完成的任务。
借此信息，机器学习系统能识别风险与机遇，并基于数据做出最优高效决策。
最佳机器学习应用
1. 金融领域
配合合适基础设施，机器学习即服务可应用于金融。已用于流程自动化、生成聊天机器人加速客户交互，或通过自然语言处理（提取文档核心信息）优化行政工作。
机器学习应用还包括安全强化，自动检测洗钱等欺诈行为。
2. 虚拟助手
虚拟助手是跨行业广泛应用的机器学习场景。虚拟助手利用自然语言处理（NLP）识别用户需求并转化为可执行指令。
极受欢迎：2019年全球使用量32.5亿，预计2023年达80亿。
3. 营销、广告与社交网络
机器学习即服务彻底改变企业触达潜客能力，催生预测性营销新分支。
例如社交网络中算法推荐好友、感兴趣档案及相关广告，应用呈指数级增长。
4. 更高效的出行与导航
机器学习即服务常见用例是GPS应用预测拥堵并规划最快、最优、最高效路线。
此外，利用该系统开发自动驾驶车辆也是亮点应用。虽技术在距离计算、危险预判上持续进步，但仍处早期阶段。
5. 医疗健康
医学领域致力于让机器学习即服务早期发现疾病或通过数据分析预测病情演变。
亦计划应用于医学研究及患者护理，通过规划更适配的疗法。
6. 强化沟通
机器学习系统日益擅长情感分析：通过语言分析提取文本主观性与含义。
通信层面应用还包括语言检测与翻译，语音识别与转文本亦因机器学习大幅改进。
7. 安防
机器学习被视为提升多领域安全的服务。可应用于安防摄像录像关键信息提取（如人员入场检测、人脸识别、多帧同一人识别）。
8. 工业级机器学习应用
从数据中提取价值、预测并提出解决方案的能力对工业影响巨大。降本、流程优化、更安全平稳的运营是AI赋能工业环境的核心改进。
例：众多工业已应用机器学习实现预测性维护，机器自身能在故障导致停产前做出反应。
9. 智慧城市机器学习应用
市政难以洞察城市问题并制定对策。机器学习可管理海量数据（结构化与非结构化），从视频记录到社交媒体评论，分析所有数据以为每个问题寻找专属解决方案（同类问题方案不通用）。可满足UNE 178108:2017智慧城市标准对IoT节点的要求：
- 水平性
- 互操作性
- 开放性
- 可扩展性
- 安全性
Nexus Integra等平台已让AI与机器学习在工业落地。系统融合IoT与大数据，以实时与历史海量数据喂养ML系统，助力工业通过单一平台做出更优决策。其ML模块更简化机器学习算法在生产流程中的部署与集成。
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