你应该知道的 9 个机器学习应用程序

随着近年来技术的令人眼花缭乱的进步，机器学习应用成倍增加。机器学习技术越来越多地被理解为一种服务。

因此，已经有许多公用事业正在彻底改变市场和行业，自动化流程并提高效率 .了解和应用这些选项对于保持领先一步而不落伍至关重要。

什么是机器学习

机器学习 是人工智能 (AI) 的一个分支，它为机器开发学习预测结果并做出基于数据的决策的方法。

通过机器学习，计算机团队能够改进流程 通过从他们自己的经验和输入的数据中学习。通过这种方式，它们可以完美地促进任何过程，而无需专门编程。换句话说，这些系统使流程自动化并无需人工干预 给机器具体的指令。

机器学习的主要应用与大数据分析有关 ，这是一项人类无法完成的任务，但计算机系统仍然可以快速执行。

通过这些信息，机器学习系统能够识别风险和机遇 并根据数据做出最佳和最有效的决策。

最好的机器学习应用程序

1。在金融领域

通过正确的基础设施，可以将机器学习系统作为金融服务应用。它已被应用于自动化流程、生成聊天机器人以更快地与客户交互或优化管理工作 通过自然语言处理（设法从文档中提取最重要的信息）。

机器学习应用程序还包括增强的安全性 ，因为它们会自动检测洗钱等欺诈行为。

2。虚拟协助

虚拟协助 是在广泛领域中使用的机器学习应用程序之一。虚拟助手使用自然语言处理 (NLP) 识别用户需要什么，将其转化为要执行的命令。

它是最受欢迎的应用之一：如果 2019 年有 32.5 亿个虚拟助手在使用，预计到 2023 年全球将有 80 亿个虚拟助手在使用。

3。营销、广告和社交网络

机器学习系统即服务已经在组织接触潜在客户的能力方面产生了一场革命。因此，新的分支，如预测营销 已经出生了。

例如，社交网络中的机器学习应用正在成倍增加，算法能够向用户推荐新的友谊或有趣的个人资料，以及相关的广告。

4。更高效的移动和旅行

机器学习即服务最常见的用途之一是 GPS 应用程序的出现 能够预测哪里会有更多的交通，并决定最快、最合适和最有效的路线。

此外，在最有趣的机器学习应用程序中，正在开发使用该系统进行自动驾驶的车辆 .尽管该技术正在提高其计算距离或危险的能力，但这些仍处于早期阶段。

5。健康与医药

在医学领域，正在开展工作，以便机器学习系统即服务能够及早发现疾病 或通过数据分析预测它们的演变。

同样，计划通过规划更合适的疗法将其应用于医学研究和患者护理。

6。改善沟通

机器学习系统越来越有能力应用所谓的情感分析 :通过语言分析找到文本中的主体性并提取其含义 .

交流级别的机器学习应用程序还允许检测用于翻译的语言 .同样，语音识别 机器学习的应用正在极大地改善其向文本的转化。

7。安全

在很大程度上，机器学习被理解为一种能够提高许多部门安全性的服务。因此，可以应用该技术来检测安全摄像机记录中最相关的信息 （例如，当一个人进入场景时，检测到一张脸并识别它或在几帧中存在同一个人）。

8。工业级机器学习应用

从数据中提取价值、预测机器学习应用程序并提出解决方案的能力也对行业产生了巨大影响。 降低成本、优化流程或更安全、更顺畅的运营 是人工智能可以为工业环境带来的一些改进。

例如，许多行业已经应用机器学习来实现预测性维护 .因此，机器本身能够在故障发生之前做出反应，进而导致生产中断。

9。用于智慧城市的机器学习应用

许多城市很难发现他们所在城市的问题并能够相应地制定解决方案。由于机器学习，这些系统可以管理大量数据 （结构化和非结构化）从视频录制到社交媒体评论，分析收集的所有数据以帮助找到每个问题的具体解决方案 ，因为并非所有解决方案都适用于类似问题。有了这一切，就有可能符合 UNE 178108:2017 智能城市标准，该标准要求将其作为物联网节点考虑一些要求：

-水平性

-互操作性

-打开

-可扩展

-安全

Nexus Integra 等平台已经让 IA 和机器学习成为行业的可能。该系统结合了物联网和大数据等技术，为机器学习系统提供了数千个实时数据和历史数据，使行业能够通过直观使用的单一平台做出更好的决策。此外，凭借其 ML Nexus Integra 模块，它可以以简单的方式提高机器学习算法的生产力，并轻松集成到整个生产过程中