據IBM公司調查，全球約有90%的數據是在過去的兩年中產生的。平均而言，人們每天產生大約2.5澤字節的數據。大量的數據現在無法由人類進行處理和管理。這就是人們采用機器學習，并發揮其優勢的原因。
機器學習
人們通常把人工智能和機器學習相結合。但是，它們是不同的。人工智能是使機器能夠在無人干預的情況下執行任務的概念。而機器學習(ML)是人工智能的一個子集，它基于制造計算機算法的思想，通過發現現有數據中的模式而不采用明確的程序來自動升級。
機器學習(ML)工具的整個處理依賴于數據。機器算法獲得的數據越多，其結果就越準確有效。機器學習使用各種技術進行數據提取和數據解釋。然而，這兩種突出的技術的區別是受監督的學習和無監督的學習。
受監督的機器學習創建了一個模型，可以根據存在不確定性的數據進行預測。然而，無監督的機器學習確定隱藏模式或固有數據結構，到從包含輸入數據的數據集得出結論而沒有標記結果。
機器學習在當今世界的應用
如今，機器學習已經影響了很多行業，其中包括零售、醫療保健、機器人、移動應用開發，以及旅行。企業正在以不同的方式使用機器學習。一些比較突出的方法是：
個性化
人們有沒有想過Facebook如何顯示“你可能知道的人”，或亞馬遜推薦的產品?這一切都是可能的，因為有了機器學習技術。該技術用于處理大量的用戶數據：個人信息、搜索歷史、內容交互等，以提供人們所看到的個性化數據。
由于機器學習算法，流媒體提供商Netflix公司節省了將近10億美元，可以向用戶推薦個性化的電視節目和電影，而不是雇傭一批電影評論家通過點評獲得結果。
圖像識別
機器學習算法也用于查找和處理圖像中顯示的對象。這個概念被各種應用廣泛使用。如約會應用程序、照片編輯應用程序、用戶認證應用程序等等。實際上，谷歌公司采用這項技術來讓人們執行圖片搜索，而Facebook公司正在開發一個基于機器學習的功能，向視障人士描述圖片。
語音識別
有沒有想過蘋果的語音助理Siri如何回應人們的命令?或者亞馬遜的Echo如何讓用戶下單或者提供天氣報告?或者軟件如何為語音提供文本翻譯?機器學習的語音識別功能使這一切成為可能。
欺詐識別
機器學習也廣泛應用于銀行/金融行業，以應對欺詐。機器學習工具掃描人們的實時交易，并提供欺詐評分。如果欺詐分數超過某個特定的閾值，則賬戶將自動凍結。如果必須通過人工完成，那么不可能每秒檢查數千個數據點并做出決定。
PayPal也有各種機器學習工具研究數十億個交易情況，可以確定哪些是合法的，哪些是欺詐。這有助于處理洗錢案件。
健康診斷
機器學習也正在成為醫療行業的一個流行詞。它被用于不同的目的，如藥物發現和機器人手術。
最近，谷歌公司創建了一種機器學習算法，幫助檢測X光照片上的乳房癌腫瘤，而斯坦福大學正在使用該技術來識別皮膚癌。
預測分析
機器學習工具和大數據分析被移動應用程序開發人員和營銷人員用來了解用戶如何與移動應用程序進行交互，并根據不同的類別對數據進行分組，從而預測吸引用戶的下一步行動并提高轉化率。
更好的游戲體驗
1952年，英國的一名畢業生創造了一個基于機器學習的游戲。如今在這里，人們使用的是像Unreal和Unity這樣的視頻游戲引擎，它使用機器學習來分析游戲的視頻源，并且完全解釋它接收到的內容。這為所有人提供了驚人的視頻游戲體驗。
未來的預測
機器學習已經在人們的日常生活中確立了重要的地位，還有很多還沒有被發現。隨著物聯網(IoT)解決方案市場的興起，將數十億臺設備及其數據流連接在一起的技術，肯定會獲得更多的數字數據，這給機器學習帶來了越來越多的需求。
根據目前的情況，以下是機器學習將在以下幾方面提升人們的體驗：
自然語言處理(NLP)級別更高
目前，基于機器學習的自然語言處理(NLP)還處于起步階段。目前，還沒有這樣的算法可以理解，不同的術語在不同的情況下具有不同的含義，并且行動順利。預計這樣的算法將在未來出現。
更深的個性化服務
人們將在未來獲得更多的個性化服務，同時減少廣告投放。
移動設備上的神經網絡
未來，移動設備將有潛力進行機器學習任務，將為語音識別、人臉檢測、圖像處理等提供新的機遇。
實時語音翻譯
2014年，Skype公司推出了一款名為Skype Translator的應用程序，可以實時將語言從一種語言翻譯成另一種語言。從那時起，它經歷了各種更新升級。如果繼續以同樣的方式發展，人們很快就能享受到高質量的國際交流，可以消除語言障礙。
延長手機電池的使用壽命
預計機器學習將與移動應用程序的系統資源自動分配使用，以減少不必要的電池消耗。
總之，機器學習將不斷發展，使人們的日常生活更輕松，降低企業運營成本。這將導致與云計算相關的工作繁榮發展，但肯定會影響那些低技能的勞動力。而建立一個更自動化、更直觀的世界，人們付出相關的成本是值得的。
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