IT精华:机器学习的创新应用

在过去的几年里，机器学习在计算机科学领域获得了发展势头。它的应用已经改变了许多行业的运作方式，并将继续影响越来越多的行业。简单来说，机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机在没有明确编程的情况下学习和进化。它使他们能够根据历史数据和模式独立学习，对未来做出预测。机器学习可以分析海量数据集，并根据所应用的行业性质执行不同的操作。

人们普遍认为，机器学习和人工智能与技术爱好者、大公司或数据驱动型公司有关。然而，机器学习的应用影响着我们的日常生活。以下是我们在日常生活中遇到的一些机器学习的实际应用。

个性化推荐

当您在电子商务网站上购买产品或将其添加到购物车时，经常会看到类似产品的建议。这些建议不是随机的，而是机器学习的一部分。大多数电子商务网站使用机器学习来完善和个性化你的购物体验。基于用户在平台上的行为——最近的购买，喜欢的产品，添加到购物车的产品，首选品牌，产品推荐。

YouTube、Netflix和Spotify等内容流媒体平台也采用了同样的原则。他们使用机器学习算法来分析和跟踪你的活动，并就你最有可能参与的内容提出建议。因此，用户更容易发现内容，因为他们可以获得他们可能喜欢的内容的个性化推荐，并使他们在平台上更投入。

虚拟助手

谷歌Assistant、Alexa和Siri等虚拟个人助理的使用很普遍。这些助手善于交谈并帮助查找信息。当语音命令激活搜索时，虚拟助手就会搜索网页以回答查询。除了设置提醒、警报和向其他连接的设备发送命令外，它还可以保存可以通过简单的语音信息召回的信息。机器学习在虚拟助手的功能中扮演着至关重要的角色，因为它收集信息，并使用这些数据为你随后与他们的互动提供量身定制的体验。

运输

对于大多数人来说，旅行前查看谷歌地图是他们日常生活中必不可少的一部分。它有助于检查交通状况，并据此规划路线，以便按时到达目的地。谷歌预测你的预计到达时间考虑因素和数据集-距离，路线，时间，日期等。为了测量交通流量，它通过使用GPS保存所有设备的位置来进行拥堵分析，然后使用GPS绘制交通状况。机器学习深深嵌入谷歌地图，并在每次更新中不断发展和改进。

机器学习也构成了Uber和Ola等出租车聚合应用程序的基础。这些应用程序使用机器学习来预测预订时的价格和预计到达时间。拼车选项使用算法，根据从地图上收集的数据来决定先搭载和让哪个乘客下车。每次行程的详细信息都被存储起来，以分析模式并了解高峰时段，从而相应地激活峰时定价。此外，它还通过预测高需求区域来帮助这些应用程序满足需求和供应。

社交媒体

社交媒体宇宙是一个巨大的生态系统，由数十亿用户组成，这本质上意味着数十亿数据集可供使用。每次你看到广告时，机器学习算法都在发挥作用。这些算法从用户那里收集数据——他们的人口统计细节、偏好和兴趣，以显示最相关的广告。除了广告定位，机器学习也是智能程序化广告的关键，它只需要很少的人工劳动。

机器学习还以聊天机器人的形式在一定程度上实现了客户服务自动化。通过混合使用机器学习和人工智能算法，聊天机器人可以模拟对话，并可以解决人们的问题24×7。对于企业来说，拥有快速响应的客户服务是提高客户满意度的关键因素，而这正是聊天机器人被证明有益的地方。

医疗保健

医疗保健中的机器学习现在越来越多地用于疾病的预测和诊断。根据既往病史和遗传分析，预测疾病易感性，帮助早期诊断，并为患者推荐个性化治疗。由于机器学习可以在一瞬间处理大量数据，因此它被用于处理CT扫描、x光和核磁共振，以比人工工作更高的准确率和速度识别异常。机器学习技术有可能成为医疗保健行业的游戏规则改变者，因为它可以挽救更多的生命。

机器学习对我们日常生活的影响比我们意识到的要多。它已经改变了许多行业，而且还在继续改变。机器学习的无限可能使这个领域更加迷人。机器学习的应用正在各个行业扩展，与此同时，对熟练劳动力的需求也在增加。在当今这个时代，机器学习和人工智能是一个非常可行的职业，因为技术已经渗透到我们生活的各个领域。

UPES让学生为未来做好准备计算机科学学士学位，专注于人工智能和机器学习．我们通过为学生提供实践、理论和工业接触的整体组合来增强他们的能力。

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