2020年將見證人工智能（AI）的巨大進步，而機器學習已經被證明是這項技術最成功和最廣泛的應用，它影響著廣泛的行業，并每天影響著數十億的用戶。

什么是機器學習？

機器學習是人工智能的一個應用，它使用算法和統計模型來教計算機系統如何在沒有任何人工交互的情況下執行各種任務。與定義決策邏輯的傳統計算機編程不同，機器學習使系統可以根據可用數據調整其行為。

機器學習是如何工作的？

機器學習的核心是收集和分析特定情況的數據，以便更好地預測哪些響應會產生預期的效果。該程序會評估過去的工作，并相應地調整其行為，以便將來做出更好的決策。這種適應能力給人的印象是程序會“學習”，就像人類可以通過重復學習來完成任務一樣。

人工智能與機器學習實例

雖然機器學習算法是人工智能的一個應用，但并非所有人工智能系統都被視為機器學習的示例。總的來說，人工智能指的是一系列廣泛的技術應用，這些應用允許計算機系統以“智能”的方式來運行，進而使它們動態地適應和響應接近人類行為的情況。大多數機器學習示例都使用算法和快速數據分析來提高性能，但這也只是人工智能概念背后原理的一種應用而已。

1、客戶服務自動化

管理日益增多的在線客戶交互數量已將許多組織推向了崩潰的邊緣。他們根本沒有足夠的客戶支持人員來處理收到的大量咨詢，而且將問題外包給呼叫中心的舊解決方案對于今天的許多客戶來說根本是不可接受的。機器學習算法的進步使得聊天機器人和其他自動化系統能夠滿足這些需求。通過自動化日常和低優先級的任務，公司可以釋放員工來處理更高級別的客戶服務。如果實施得當，公司中的機器學習可以簡化問題解決方案，并確保客戶能夠得到幫助，從而使他們成為忠實的品牌擁護者。

2、網絡安全

隨著網絡變得越來越復雜，網絡安全專家一直在努力應對不斷擴大的安全威脅范圍。快速變化的惡意軟件和黑客技術很難應對，并且物聯網（IoT）設備的激增已經從根本上改變了網絡安全格局。攻擊可以來自任何地方，任何時間，任何形式。幸運的是，機器學習算法使網絡安全努力跟上了這些快速變化的步伐。預測分析使以前所未有的速度識別和緩解威脅成為可能，并且機器學習可以跟蹤網絡內的用戶行為，以發現現有安全措施中的隱患和漏洞。

3、物體識別

盡管收集和讀取數據的技術已經存在了很長一段時間，但教計算機系統真正理解他們所看到的東西已經被證明是一個非常復雜的問題。由于機器學習的應用，越來越多的物聯網設備現在具有了物體識別功能。例如，一輛自動駕駛汽車在看到另一輛汽車時就能識別它，即使程序員沒有提供該汽車的確切示例作為參考。零售店甚至使用這項技術來幫助加快結賬流程，其店里物聯網傳感器和攝像頭可以檢測顧客放入購物車中的物品，并在顧客離開商店時自動向其帳戶收費。

4、欺詐檢測

越來越多的網上金融交易提高了消費者對各種欺詐形式的認識。雖然他們享受網上購物和支付的便利，但他們想知道自己的財務數據在此過程中是否受到保護。信用卡公司和銀行的對策是使用機器學習算法，這些算法可以審查大量的交易數據，以識別可疑活動。雖然這些審查并不是什么新鮮事，但企業中的機器學習已經大大擴展并加速了這些審查的范圍。根據行業研究，機器學習解決方案可以檢測高達95%的欺詐，并將調查時間減少70%。

5、溝通

在任何形式的交流中，避免錯誤和誤解都是很重要的，對于當今的企業尤其如此。無論是電子郵件、客戶評論、視頻會議，還是各種形式的文本文檔，簡單的語法錯誤、不恰當的語氣或不準確的翻譯都會導致各種問題。機器學習程序已經使交流遠遠超出了微軟的“Office助手”時代。得益于自然語言處理、實時語言翻譯和語音識別，這些機器學習示例能夠幫助人們清晰準確地進行交流。

6、數字營銷

今天的許多營銷活動都是通過各種數字平臺和軟件應用程序在線進行的。隨著公司收集關于客戶及其購買習慣的數據，營銷團隊可以使用該數據為目標受眾創建復雜的圖示，并確定哪些人更有可能購買他們的產品和服務。（來自物聯之家網）機器學習算法可幫助營銷人員理解所有數據，識別關鍵趨勢和特征，從而使他們能夠更精確地識別商機。相同的技術可以實現大規模的數字營銷自動化。此外，可以建立廣告平臺來動態識別新的潛在客戶，并在適當的時間、適當的地點向他們提供適當的營銷內容。

隨著機器學習的不斷進步，應用和用例的范圍在2020年肯定會繼續擴大。在新的十年到來之際，我們有必要密切關注如何部署機器學習用例，以提高效率、降低成本和提供更好的用戶體驗。
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