2020年值得关注的6个机器学习用例

 智能家居产品     |      2020-02-10 12:06

导读:2-020将见证人工智能(AI)的巨大进步,而机器学习已被证明是这项技术最成功和最广泛的应用,它影响着广泛的行业,每天影响着数十亿用户。< br>什么是机器学习?机器学习是人工智能的

2-020将见证人工智能(AI)的巨大进步,而机器学习已被证明是这项技术最成功和最广泛的应用,它影响着广泛的行业,每天影响着数十亿用户。< br>

什么是机器学习?

机器学习是人工智能的一个应用,它使用算法和统计模型来教计算机系统如何在没有任何人工交互的情况下执行各种任务与定义决策逻辑的传统计算机编程不同,机器学习使系统能够根据可用数据调整其行为

机器学习是如何工作的?

机器学习的核心是收集和分析特定情况的数据,以便更好地预测哪些响应会产生预期效果。该计划评估过去的工作,并相应地调整其行为,以便在未来做出更好的决策。这种适应性给人的印象是程序会“学习”,就像人类可以通过反复学习来完成任务一样。

人工智能和机器学习实例

尽管机器学习算法是人工智能的一个应用,但并不是所有的人工智能系统都被认为是机器学习的例子一般来说,人工智能指的是广泛的技术应用,允许计算机系统以“智能”的方式运行,从而使它们能够动态地适应和响应接近人类行为的情况。大多数机器学习示例使用算法和快速数据分析来提高性能,但这只是应用了人工智能概念背后的原理。

| 6值得关注的机器学习案例1992 020

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管理不断增长的在线客户互动将许多组织推向崩溃边缘他们根本没有足够的客户支持人员来处理收到的大量咨询,并且外包问题到呼叫中心的旧解决方案对今天的许多客户来说是完全不可接受的。机器学习算法的进步使得聊天机器人和其他自动化系统能够满足这些需求通过自动化日常和低优先级任务,公司可以释放员工来处理更高级别的客户服务。如果实施得当,公司的机器学习可以简化问题的解决,并确保客户可以获得帮助,从而使他们成为忠诚的品牌倡导者。

2

随着网络变得越来越复杂,网络安全专家一直在努力应对范围不断扩大的安全威胁。快速变化的恶意软件和黑客技术难以应对,物联网设备的激增从根本上改变了网络安全模式。攻击可以来自任何地方,任何时间,任何形式。幸运的是,机器学习算法使网络安全努力跟上了这些快速变化。预测分析使得以前所未有的速度识别和减轻威胁成为可能,机器学习可以跟踪网络中的用户行为,以发现现有安全措施中的隐患和漏洞虽然收集和读取数据的技术已经存在了很长时间,但是教计算机系统真正理解他们所看到的东西已经被证明是一个非常复杂的问题。由于机器学习的应用,现在越来越多的物联网设备具备了物体识别功能。例如,一辆自动驾驶汽车可以在看到另一辆汽车时认出它,即使程序员没有提供该汽车的确切例子作为参考。零售店甚至使用这项技术来帮助加快结账过程。它的物联网传感器和摄像头可以检测顾客放在购物车里的东西,并在顾客离开商店时自动向他们的账户收费。越来越多的网上金融交易提高了消费者对各种形式欺诈的意识尽管他们喜欢网上购物和支付的便利,但他们想知道自己的财务数据在此过程中是否受到保护。信用卡公司和银行的对策是使用机器学习算法,它可以检查大量的交易数据来识别可疑活动。虽然这些评论并不新鲜,但是企业中的机器学习已经大大扩展和加速了这些评论的范围。根据行业研究,机器学习解决方案可以检测高达95%的欺诈,并将调查时间减少70%


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