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[導讀]——阿爾法圍棋(AlphaGo)凸顯高級機器學習在監(jiān)督式學習領域的強大功能作者:Gartner研究副總裁暨院士級分析師David W. Cearley,Gartner研究總監(jiān)Mike J. Walker

——阿爾法圍棋(AlphaGo)凸顯高級機器學習在監(jiān)督式學習領域的強大功能

作者:Gartner研究副總裁暨院士級分析師David W. Cearley,Gartner研究總監(jiān)Mike J. Walker,Gartner首席研究分析師呂俊寬

機器學習取得顯著進展

雖然機器學習的基本概念由來已久,但如今正變得炙手可熱。在斯坦福大學,機器學習是最受歡迎的研究生課程,報讀該課程的學生多達760人。此外,全球領先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner的研究顯示,高級分析(涵蓋機器學習)是業(yè)務分析軟件市場內(nèi)增速最快的細分領域。

高級機器學習算法由多種用于無監(jiān)督與監(jiān)督式學習的技術(shù)構(gòu)成(如:深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和自然語言處理等),并基于當前信息而運行。高級機器學習已經(jīng)從此前提供基于算法的解決方案,向更具洞察力、自我引導與自主化轉(zhuǎn)變。它與萬物信息化(information-of-everything)技術(shù)聯(lián)系密切,例如:數(shù)學優(yōu)化、文本挖掘、統(tǒng)計分析、搜索引擎和動態(tài)本體論。

數(shù)據(jù)大爆炸和信息復雜化使得人工分類與分析變得不再可行和成本高昂。機器學習可自動執(zhí)行這些任務,并能夠處理萬物信息化所帶來的主要挑戰(zhàn)。

監(jiān)督式學習是高級機器學習在業(yè)界最普遍的應用,涵蓋約95%的機器學習使用案例。監(jiān)督式學習需要“培訓數(shù)據(jù)”,它將通過描述機器學習系統(tǒng)在觀察與執(zhí)行結(jié)果之間的預期映射而“傳授”機器學習模型。

這些映射可以用于預測數(shù)量(如:收入或需求預測),或劃分或預測特定事件發(fā)生的概率(如:機器故障與客戶購買或反復買賣)。

谷歌收購DeepMind凸顯了高級機器學習在監(jiān)督式學習領域內(nèi)的強大功能。DeepMind的阿爾法圍棋利用信息自我學習中國圍棋,然后采取自主行動。這一功能可讓其發(fā)現(xiàn)自行完成任務的方法,例如:識別與響應面部表情、響應語言和翻譯各種語言。

高級機器學習支持全新數(shù)字現(xiàn)實

高級機器學習技術(shù)的發(fā)展趨勢為各企業(yè)機構(gòu)提供了贏得未來成功的基本能力。以下各行業(yè)的業(yè)務情景反映了高級機器學習的多種潛能:

推薦零售產(chǎn)品:機器學習可以從源自零售店凝視技術(shù)到智能手機傳感器數(shù)據(jù)的網(wǎng)購歷史和產(chǎn)品偏好中挖掘分散的數(shù)據(jù)集,從而創(chuàng)建購買傾向模型,預測客戶最可能購買的產(chǎn)品類型。

保險動態(tài)定價:根據(jù)具體市場的狀況,例如:盜竊頻發(fā)、房屋經(jīng)濟泡沫、歷史銷售、自然災害或者消費者的選擇性數(shù)據(jù)共享,創(chuàng)建預測模型,動態(tài)調(diào)整保險費率。

酒店業(yè)在線風險化解:隨著新業(yè)務生態(tài)系統(tǒng)紛紛涌現(xiàn)并重新定義各個行業(yè)(例如酒店業(yè)),這些生態(tài)系統(tǒng)及其社區(qū)的欺詐行為正造成日益增多的風險。諸如Airbnb等企業(yè)可利用機器學習構(gòu)建風險模型,保護客戶。

優(yōu)化借貸:高級機器學習解決方案可以反映出貸款申請人的詳細信息(如:人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及信用和償還歷史),從而預測該申請人的某筆貸款發(fā)生違約的概率。

零售銀行欺詐偵測:可以創(chuàng)建算法,開展評估和為當前的實時交易建模,并根據(jù)受欺詐概率構(gòu)建交易預測模型。

城市公用事業(yè)實時決策:例如,高級機器學習可以根據(jù)風輪機、太陽能電池板與土壤致動器構(gòu)建概率模型,動態(tài)調(diào)節(jié)水電,以降低維護成本,盡可能減少停機時間。

患者診斷:通過收集來自如下潛在來源的數(shù)據(jù):當前生命體征、癥狀、家庭實驗室測試或者來自演算醫(yī)療設備的歷史生命體征,高級機器學習可以向醫(yī)生提供更準確的醫(yī)療狀況分類,包括治療或處理建議。

創(chuàng)造安全工作條件:對于員工可能在危險環(huán)境下工作的企業(yè)機構(gòu)而言,機器學習可以根據(jù)對空氣質(zhì)量、設備性能、員工生產(chǎn)力、甚至是非典型行為進行測量而得到的傳感器數(shù)據(jù)探測預警信號,以便預測事故發(fā)生概率。

客戶服務自動化:虛擬助理將主動接待來電尋求支持的客戶,它通過認知能力傾聽客戶之聲(語音識別),并進而映射到引導式培訓集與知識庫,德克薩斯州奧斯丁市和美國汽車保險公司(USAA)均采用了此功能。

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