機器學習是如何工作的? 人工智能與機器學習實例

2020年將見證人工智能(AI)的巨大進步，而機器學習已經(jīng)被證明是這項技術(shù)最成功和最廣泛的應(yīng)用，它影響著廣泛的行業(yè)，并每天影響著數(shù)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(yīng)用，它使用算法和統(tǒng)計模型來教計算機系統(tǒng)如何在沒有任何人工交互的情況下執(zhí)行各種任務(wù)。與定義決策邏輯的傳統(tǒng)計算機編程不同，機器學習使系統(tǒng)可以根據(jù)可用數(shù)據(jù)調(diào)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(shù)據(jù)，以便更好地預測哪些響應(yīng)會產(chǎn)生預期的效果。該程序會評估過去的工作，并相應(yīng)地調(diào)整其行為，以便將來做出更好的決策。這種適應(yīng)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(wù)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(yīng)用，但并非所有人工智能系統(tǒng)都被視為機器學習的示例?？偟膩碚f，人工智能指的是一系列廣泛的技術(shù)應(yīng)用，這些應(yīng)用允許計算機系統(tǒng)以“智能”的方式來運行，進而使它們動態(tài)地適應(yīng)和響應(yīng)接近人類行為的情況。大多數(shù)機器學習示例都使用算法和快速數(shù)據(jù)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(yīng)用而已。

2020年值得關(guān)注的6個機器學習用例

1、客戶服務(wù)自動化

管理日益增多的在線客戶交互數(shù)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(tǒng)能夠滿足這些需求。通過自動化日常和低優(yōu)先級的任務(wù)，公司可以釋放員工來處理更高級別的客戶服務(wù)。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(wǎng)絡(luò)安全

隨著網(wǎng)絡(luò)變得越來越復雜，網(wǎng)絡(luò)安全專家一直在努力應(yīng)對不斷擴大的安全威脅范圍?？焖僮兓膼阂廛浖秃诳图夹g(shù)很難應(yīng)對，并且物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的激增已經(jīng)從根本上改變了網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)內(nèi)的用戶行為，以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)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(shù)據(jù)的技術(shù)已經(jīng)存在了很長一段時間，但教計算機系統(tǒng)真正理解他們所看到的東西已經(jīng)被證明是一個非常復雜的問題。由于機器學習的應(yīng)用，越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備現(xiàn)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(shù)來幫助加快結(jié)賬流程，其店里物聯(lián)網(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)上購物和支付的便利，但他們想知道自己的財務(wù)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，以識別可疑活動。雖然這些審查并不是什么新鮮事，但企業(yè)中的機器學習已經(jīng)大大擴展并加速了這些審查的范圍。根據(jù)行業(yè)研究，機器學習解決方案可以檢測高達95%的欺詐，并將調(diào)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(yè)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?shù)恼Z氣或不準確的翻譯都會導致各種問題。機器學習程序已經(jīng)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(shù)字營銷

今天的許多營銷活動都是通過各種數(shù)字平臺和軟件應(yīng)用程序在線進行的。隨著公司收集關(guān)于客戶及其購買習慣的數(shù)據(jù)，營銷團隊可以使用該數(shù)據(jù)為目標受眾創(chuàng)建復雜的圖示，并確定哪些人更有可能購買他們的產(chǎn)品和服務(wù)。(來自物聯(lián)之家網(wǎng))機器學習算法可幫助營銷人員理解所有數(shù)據(jù)，識別關(guān)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(shù)可以實現(xiàn)大規(guī)模的數(shù)字營銷自動化。此外，可以建立廣告平臺來動態(tài)識別新的潛在客戶，并在適當?shù)臅r間、適當?shù)牡攸c向他們提供適當?shù)臓I銷內(nèi)容。

隨著機器學習的不斷進步，應(yīng)用和用例的范圍在2020年肯定會繼續(xù)擴大。在新的十年到來之際，我們有必要密切關(guān)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。