人工智能（AI）和机器学习（ML）正在成为主流，有越来越多的企业正在利用这种模仿人类思维的技术来吸引客户并加强业务运营。而这种趋势只会越来越受欢迎。

为什么需要机器学习

机器学习的出现主要是为了解决一些超出人类能力的任务。有些任务人工计算或者直接编码较为复杂。面对庞大且复杂的数据集的分析，比如天文数据，气象预报，基因组数据分析，网络搜索引擎和电子商务等。特别是互联网时代，随着数据的爆炸式在增长，隐含在数据里的有意义、有价值的信息过于庞大复杂，面对越来越庞大的数字金矿，从中获取信息已经远远超出了人类的理解能力和处理能力。受益于计算机和机器学习技术，分布式计算机集群，无限增加的内存容量，再加上不断提高的处理速度，使得学习在大量复杂数据中发现有意义的信息和模式变得快捷而准确。

机器学习典型应用场景

下边罗列一些机器学习典型的成功应用场景有：

自然语言处理（NLP）
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。主要应用有机器翻译、信息抽取、自动文摘、对话系统、情感分析、舆情分析等。

有自然语言的机器学习算法能够替代客户服务人员，能够更加快速地给客户提供他们所需的信息。它正被用于将合同中艰深晦涩的法律措辞转变成简单易懂的普通语言，也被用于帮助律师整理大量的信息，提高案件准备效率。

诈骗检测
机器学习正变得越来越擅长发现各个领域的潜在诈骗案例。例如，PayPal正利用机器学习技术来打击洗黑钱活动。该公司拥有工具来比较数百万笔交易，能够准确分辨买卖家之间的正当交易和欺诈交易。

再以万事达卡举例，万事达卡的技术与运营总裁Ed McLaughlin表示，当很多专家都谴责数字化是网络隐私和安全方面的祸根时，机器学习和人工智能工具却可以使这些服务比塑料信用卡要安全得多。

万事达卡使用多层机器学习和人工智能工具清除恶意用户，并防止他们造成严重损害。自2016年以来，该系统使万事达卡避免了约10亿美元的欺诈损失。该软件使用200多个属性向量来设法预测和阻止欺诈。

智能汽车
IBM最近对汽车行业的高管的调查结果显示，74%预计智能汽车将会在2025年正式上路行驶。智能汽车将不仅仅整合物联网，还会了解车主和它周围的环境。它会自动根据司机的需求调整内部设置，如温度、音响、座椅位置等等。它还会报告故障，甚至会自行修复故障，会自动行驶，会提供交通和道路状况方面的实时建议。

语音识别
自动语音识别（Automatic Speech Recognition， ASR），简称为语音识别。语音识别可以作为一种广义的自然语言处理技术，是用于人与人、人与机器进行更顺畅的交流的技术。语音识别目前已使用在生活的各个方面：手机端的语音识别技术，例如，苹果的siri；智能音箱助手，例如，阿里的天猫精灵，还有诸如科大讯飞一系列的智能语音产品等等。

人脸识别
人脸识别（Face Recognition）是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等【搜狗百科】

比如根据相册中的众多数码照片，识别出那些包含某一个人的照片。这样的决策模型，可以帮助程序根据人脸管理照片。某些相机或软件，如iPhoto，就有这种功能。

产品服务推荐
根据一个用户的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是该用户真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助程序为客户提供建议并鼓励产品消费。

如果有使用过像亚马逊或者淘宝这样的服务，那么应该很熟悉机器学习的这一用途。智能机器学习算法会分析某一顾客的活动，并将其与数百万其他的用户的活动进行比较，从而判断该客户可能会喜欢购买什么产品，喜欢观看什么视频内容。这些推荐技术正变得越来越智能，例如，它们能够判断某客户可能是买特定商品作为礼物，而非买给自己。

医学分析
机器学习已经被用来协助医生进行诊断。让计算机学习大量的影像和诊断数据，提取重要信息，最后给出建议，辅助医生进行决策，可以大大提高诊断效率，与此同时可有效减少漏诊、误诊的现象。

相比人类，机器学习算法能够处理更多的信息，发现更多的模式。有研究利用计算机辅助诊断技术（CAD）来研究患上乳腺癌的女性早期的乳房X线扫描照。对于52%的乳腺癌案例，该计算机识别该病的时间比正式确诊要早上足足一年。此外，机器学习能够被用来理解大群体疾病的风险因素。Medecision公司开发的算法能够通过鉴别8个变量来预测糖尿病患者可避免的住院治疗。

金融交易
许多人都非常渴望能够预测股票市场的走势。相比人类，机器学习算法要更接近于预测市场走势。很多知名的交易公司都在利用专有系统来预测和高速执行高交易量的交易。这些系统很多都依赖于概率，不过即便成功概率相对较低，交易如果交易量很高，又或者高速执行，也能够给那些公司带来丰厚的收益。在处理分析海量的数据和交易执行速度上，人类显然无法跟机器相提并论。

客户细分
客户细分可以帮助减少营销活动中的浪费。如果知道哪些客户彼此相似，则可以更好地将广告系列定位到合适的人群。通过客户细分，即根据客户的行为或特征将客户分为不同组的过程，可以以最小化“每次获得成本”（CPA）并增加投资回报率的方式分配资源。

比如基于客户数据包括年龄，收入和支出得分，使用降维技术和聚类算法，将客户分为属性相互靠近的组。在这种设置下，集群之间的相似性是通过计算客户的年龄，收入和消费得分之间的差异来衡量。

在线搜索
著名的搜索公司，比如谷歌和百度正利用机器学习来不断提升旗下搜索引擎的理解能力，这可能是该技术最有名的使用案例。每一次你在百度或者谷歌上进行搜索，该程序就会观察你对搜索结果的响应方式。如果你点击最上面的那条搜索结果，且停留在该结果指向的网页上，那搜索引擎就可以断定你得到里你想要寻找的信息，该搜索是成功的。而如果你点击第二页的搜索结果，又或者没有点击当中的任何搜索结果而输入新的搜索词，那么搜索引擎可以断定没能给你带来你想要的搜索结果——该程序会学习该错误，以便未来带来更好的搜索结果。

当然，除了上述一些比较典型的机器学习应用场景，其它像一些我们所熟知的一些引起轰动的报到，如1997年IBM的超级计算机深蓝打败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。2016年Google制造的人工智能程序AlphaGo战胜了韩国围棋名将李世石。在2017年电子竞技游戏DOTA2的比赛中，人工智能也完成了对人类职业战队的胜利等，都是依托人工智能或者机器学习技术而实现的。