机器学习在家庭内外的10种日常用途

机器学习(ML)是人工智能(AI)的一个分支，在我们的日常生活中变得越来越普遍，通常在幕后运行以增强我们的技术体验。这一复杂领域预计将显着增长，预计到2029年其价值将达到2000亿美元左右。让我们探讨机器学习如何不仅仅是一种转瞬即逝的趋势，而是一股强大的力量，正在重塑我们与各种技术的互动，使我们的日常任务变得更加简单和高效。

机器学习最突出的应用之一是自然语言处理(NLP)。这项技术是GoogleHome、Siri和Alexa等语音助手背后的驱动力，它们能够理解并响应我们的口头命令。同样，聊天机器人越来越擅长通过解释我们的问题并提供相关帮助来提供客户支持，从而增强我们的数字体验。

机器学习的日常用途

用于理解人类语言的自然语言处理(NLP)，用于客户服务聊天机器人和Siri和Alexa等语音助手。

Slack和YouTube等平台的自动转录服务。

移动应用中的个性化推荐，例如Spotify的音乐推荐和LinkedIn的工作匹配。

智能手机中的设备端机器学习，用于计算摄影、面部识别和图像分类等功能。

金融交易中的欺诈检测，使用机器学习识别数百万日常信用卡交易中的可疑活动。

股票市场交易，其中很大一部分交易是通过机器学习算法进行的。

网络安全，强化学习训练模型来检测和响应网络威胁。

交通：利用机器学习算法优化Google地图中的交通路线，并在乘车共享应用程序中将乘客与司机进行匹配。

电子邮件过滤、消息分类并提供自动完成响应。

医疗保健领域，机器学习可以提高解读放射影像(例如乳房X光检查)的准确性和速度，并协助早期癌症筛查和骨折检测。

营销和销售部门利用ML进行潜在客户开发、数据分析、SEO和个性化营销活动，建立在Netflix用于内容推荐的模型之上。

机器学习取得重大进展的另一个领域是内容可访问性。Slack和YouTube等平台采用的自动转录服务可将口语转换为书面文本，这不仅提高了多媒体内容的可搜索性，而且还消除了手动记笔记的需要。这一进步对于那些依赖书面内容进行学习或工作的人来说特别有益。

机器学习及其融入我们的日常生活

在个性化方面，机器学习表现出色。Spotify和LinkedIn等应用程序利用机器学习来分析我们的偏好和行为，提供符合我们个人品味的音乐播放列表和工作推荐。这会带来更加定制化的用户体验，使我们遇到的内容感觉更相关、更有吸引力。观看下面由IBM创建的视频，深入了解机器学习如何在我们的日常生活中使用。

在YouTube上观看此视频。

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得益于设备上的机器学习功能，我们的智能手机变得越来越智能。计算摄影、面部识别和图像分类等功能使我们的设备能够拍摄令人印象深刻的照片，通过先进的生物识别功能保护我们的数据，并轻松对我们的照片库进行分类。

在金融领域，机器学习是欺诈检测的重要工具。通过审查无数的信用卡交易，机器学习模型可以查明并提醒我们潜在的欺诈活动，从而保护我们的财务信息并最大限度地降低未经授权交易的风险。

股票市场也欢迎机器学习，现在有大量交易是通过算法进行的。这些系统分析大量市场数据，以超出人类能力的速度进行交易，从而可能增加进行有利可图的投资的机会。

网络安全是另一个受益于机器学习的领域，特别是通过强化学习。这种方法训练模型识别和响应网络威胁，提供主动防御，帮助保护我们的敏感数字信息免受网络攻击。

交通运输是机器学习正在产生影响的另一个领域。谷歌地图和优步等应用程序中使用的算法旨在通过计算最有效的路线并将乘客与附近的司机进行匹配来减少出行时间并缓解交通拥堵。

即使是电子邮件管理等简单任务也可以通过机器学习得到改进。您的电子邮件客户端能够对邮件进行排序并提出智能回复建议，该功能由机器学习提供支持，可帮助您保持收件箱井井有条并更有效地进行沟通。

在医疗保健行业，机器学习算法正在改变医学成像的解读方式。这些算法有助于快速、准确地分析放射扫描，从​​而支持癌症和骨折等疾病的早期检测。这是一项重大进步，可以帮助医疗保健专业人员提供及时诊断。

除了个人便利之外，机器学习还正在重塑营销和销售的格局。它使企业能够更深入地了解客户的行为和偏好，从而制定个性化的营销策略，让人想起Netflix的内容推荐。

机器学习不仅仅是一种技术创新;它已成为我们日常生活的重要组成部分，提高了我们日常活动的便利性和安全性。在我们日常生活中，值得花点时间认识一下在后台悄悄运行的机器学习的微妙但有影响力的作用。