機器學習是當前科技行業的一大流行詞，原因很充分：它代表著計算機學習方式的一大躍進。富比士近日盤點了機器學習技術的十大使用案例。
從根本上說，機器學習演算法是指機器先獲得一組「教學」資料，然後被要求利用那些資料去回答問題。舉例來說，你給計算機提供一組**的教學資料，當中有的資料說「這是貓」，有的則說「這不是貓」。之後，你可以給該計算機展示一系列的新**，接著它會開始識別哪些**是貓，哪些不是。
接著，機器學習不斷擴充它的教學資料。它識別（不管準確與否）的每一張**都會被新增到教學資料組，程式因而能夠逐漸變得更加「智慧型」，變得更加善於完成任務。
這實際上就是學習的過程。
1. 資料安全性
惡意軟體是乙個越來越嚴峻的問題。2023年，卡巴斯基實驗室稱，它每天檢測到的新惡意軟體檔案數量達到32.5萬。不過，以色列深度學習技術公司deep instinct公司指出，各個新惡意軟體通常都有跟舊版本一樣的**——只有2%到10%的惡意軟體檔案出現迭代變化。他們的學習模型能夠辨別那2%到10%的變異惡意軟體，在**哪些檔案是惡意軟體上有著很高的準確率。在其它情況下，機器學習演算法能夠發現雲端資料如何被訪問方面的模式，能夠報告或可**安全問題的異常情況。
2. 個人安全
如果你要坐飛機或者出席重要的公共活動，你幾乎肯定要排長隊去等候安檢。不過，機器學習正被證明是一項很有價值的安檢資產，能夠幫助避免誤報情況，以及發現機場、體育場、**會等的人工安檢人員可能會遺漏的東西。它能夠大大加速安檢流程，同時也能夠提高人們在重要活動中的人身安全。
3. 金融交易
許多人都非常渴望能夠****市場的走勢，因為這樣就能夠占得先機大賺特賺。相比人類，機器學習演算法要更接近於**市場走勢。很多知名的交易公司都在利用專有系統來**和高速執行高交易量的交易。這些系統很多都依賴於概率，不過即便成功概率相對較低，交易如果交易量很高，又或者高速執行，也能夠給那些公司帶來豐厚的收益。在處理分析海量的資料和交易執行速度上，人類顯然無法跟機器相提並論。
4. 醫療保健
相比人類，機器學習演算法能夠處理更多的資訊，發現更多的模式。有研究利用計算機輔助診斷技術（cad）來研究患上乳腺癌的女性早期的乳房x線掃瞄照。對於52%的乳腺癌案例，該計算機識別該病的時間比正式確診要早上足足一年。此外，機器學習能夠被用來理解大群體疾病的風險因素。medecision公司開發的演算法能夠通過鑑別8個變數來**糖尿病患者可避免的住院**。
5. 個性化營銷推廣
你對你的顧客越了解，你就越能夠給他們提供好的服務，你賣出的東西也就會越多。這是個性化營銷的基礎。也許，你曾碰到過這樣的情況：你在網上商店上瀏覽某件產品，但沒有買，而過了幾天後，你在瀏覽各個不同的**上都會看到那款產品的數字廣告。這種個性化營銷其實只是冰山一角。企業能夠進行全方位的個性化營銷，如具體給顧客傳送什麼樣的電子郵件，給他們提供什麼直效郵遞和優惠券，給他們「推薦」什麼產品。這一切都是為了提高交易達成的可能性。
6. 詐騙檢測
機器學習正變得越來越擅長發現各個領域的潛在詐騙案例。例如，paypal正利用機器學習技術來打擊洗黑錢活動。該公司擁有工具來比較數百萬筆交易，能夠準確分辨買賣家之間的正當交易和欺詐交易。
7. 產品服務推薦
谷歌及其競爭對手正利用機器學習來不斷提公升旗下搜尋引擎的理解能力，這可能是該技術最有名的使用案例。每一次你在谷歌上進行搜尋，該程式就會觀察你對搜尋結果的響應方式。如果你點選最上面的那條搜尋結果，且停留在該結果指向的網頁上，那谷歌就可以斷定你得到裡你想要尋找的資訊，該搜尋是成功的。而如果你點選第二頁的搜尋結果，又或者沒有點選當中的任何搜尋結果而輸入新的搜尋詞，那谷歌可以斷定其搜尋引擎沒能給你帶來你想要的搜尋結果——該程式能夠從那一錯誤中學習，以便未來帶來更好的搜尋結果。
9. 自然語言處理（nlp）
自然語言處理正被用於各個領域的各類令人興奮的應用當中。有自然語言的機器學習演算法能夠替代客戶服務人員，能夠更加快速地給客戶提供他們所需的資訊。它正被用於將合同中艱深晦澀的法律措辭轉變成簡單易懂的普通語言，也被用於幫助律師整理大量的資訊，提高案件準備效率。
10. 智慧型汽車
ibm最近對汽車行業的高管的調查結果顯示，74%預計智慧型汽車將會在2023年正式上路行駛。智慧型汽車將不僅僅整合物聯網，還會了解車主和它周圍的環境。它會自動根據司機的需求調整內部設定，如溫度、音響、座椅位置等等。它還會報告故障，甚至會自行修復故障，會自動行駛，會提供交通和道路狀況方面的實時建議。
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