机器学习是席卷全球商业领域的最新流行词。它抓住了大众的想象力，勾画出未来自我学习的人工智能和机器人。在工业领域，机器学习为几年前不可能实现的技术成就和工具铺平了道路。从预测引擎到在线电视直播，它为支持我们现代生活方式的突破性创新提供了动力。作为人工智能的重要分支和基础之一，机器学习在创造无数商业奇迹的同时，也提供了数亿十万计的待遇优厚的职位。并且，未来十年这一趋势还将继续。熟悉机器学习的典型应用，进而优化你的知识体系，让个人能力搭上人工智能的风口，将使你的职业生涯规划事半功倍。
现在，在我们熟悉各种机器学习应用之前，让我们先了解什么是机器学习。
什么是机器学习？
机器学习是一套技术和工具的总称，这些技术和工具帮助计算机自主学习和适应。机器学习算法帮助人工智能学习而不是被明确地编程来执行所需的动作。通过从样本输入中学习模式，机器学习算法仅基于学习到的模式而不是预定义的程序指令来预测和执行任务。在一些不可能应用严格算法的情况下，机器学习是一个救星。它将从以前的模式中学习新的流程并执行这些知识。
我们熟悉的机器学习应用之一是电子邮件服务商帮助我们处理垃圾邮件的方式。垃圾邮件过滤器使用一种算法来识别并将新的垃圾邮件移动到你的垃圾邮件文件夹。多数电子商务公司还将机器学习算法与其他IT安全工具结合使用，以防止欺诈并提高推荐引擎的性能。
让我们开始熟悉其他正在席卷全球的真实世界中的机器学习应用程序探索之旅！我将逐一讨论机器学习的下列爆款应用，而你在这个旅程中发现人工智能的潜能以及它同你的知识、经验结合并创造机会的可能。
社交媒体特性产品推荐图像识别情绪分析自动化员工访问控制海洋野生动物保护规范医疗保健效率和医疗服务预测潜在的心力衰竭银行领域语言翻译流行的机器学习应用
1.社交媒体特性
社交媒体特性社交媒体平台使用机器学习算法和方法来创建一些有吸引力和优秀的功能。例如，社交软件会注意并记录你的活动、聊天、点赞和评论，以及你在特定类型的帖子上花费的时间。机器学习从你自己的经验中学习，并为你的个人特点提供朋友推荐和页面建议。
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产品推荐机器学习最流行和最知名的应用之一是产品推荐。产品推荐是当今几乎所有电子商务网站的鲜明特色之一，是机器学习技术的一种先进且成熟的应用。使用机器学习和人工智能，网站会根据你以前的购买行为、你的搜索模式、你的购物车历史记录来跟踪你的行为，并提出产品推荐。
3.图像识别
图像识别支持的身份认证图像识别是机器学习和人工智能技术中最重要和最引人注目的技术之一，它是一种对数字图像中的特征或物体进行分类和检测的方法。这种技术正在被用于进一步的分析，如模式识别，人脸检测，或人脸识别。
机器学习导论京东好评率97%无理由退换京东配送官方店旗舰店￥.8购买4.情感分析
情感分析情感分析是一种实时的机器学习应用程序，它判断说话者或作者的情感或观点。例如，如果某人写了一篇评论或电子邮件(或任何形式的文档)，情感分析器将立即找出文本的实际想法和语气。该情感分析器可用于分析基于评论的网站、决策应用等。
5.自动化员工访问控制
访问控制众多组织正在积极实施机器学习算法，以基于员工的的工作概况确定他们在不同领域需要的访问级别。
6.海洋野生动物保护
机器学习算法被用于开发濒危鲸目动物和其他海洋物种的行为模型，以帮助科学家管理和监控它们的数量。
7.规范医疗保健效率和医疗服务
一些重要的医疗保健行业正在积极考虑使用机器学习算法来更好地管理。医院不同部门的诊室等候时间。这些模型使用了一些重要因素来帮助定义算法如：一天中不同时间的工作人员的详细信息、患者记录、完整的科室诊断日志以及急诊室的布局。
另外，机器学习算法在检测疾病、制定治疗计划和预测疾病情况时也发挥了作用。
8.预测潜在的心力衰竭
一种旨在扫描医生的非格式化电子病历并识别患者心血管病史模式的算法正在医学界掀起波澜。现在，计算机根据可用信息进行分析，并代替医生从多个健康记录中挖掘出正确的诊断。
9.银行领域
银行现在使用机器学习提供的最新先进技术来帮助防止欺诈和保护账户免受黑客攻击。这些算法决定了要考虑哪些因素来创建一个过滤器，以避免攻击。各种不真实的钓鱼网站将被自动过滤，并限制其发起交易。
10.语言翻译
机器学习在一种语言到另一种语言的翻译中发挥着重要作用。翻译网站或软件可以毫不费力地从一种语言翻译到另一种语言，并赋予上下文含义。这种翻译工具背后的技术被称为“机器翻译”。“它让世界各地的人们可以与世界各地的人们进行交流;没有它，生活将不会像现在这样容易。它为旅行者和商业伙伴提供了一种信心，让他们可以放心地访问外国，相信语言将不再是障碍。
结论
我们了解到随着技术的快速发展而出现的一些机器学习流行应用。随着对人工智能和机器学习的需求不断增加，企业需要对这些不断增长的技术有全面了解和实际操作经验的专业人员。你值得花时间去思考你所在的行业有那些计划利用人工智能技术，并为此做好准备。从系统学习人工智能知识、编程语言及关键算法到数据的收集、演示模型的开发。总之这是一个典型的交叉学科，它为你提供了整合你的现有知识、经验，并在未来的职业风口取得一席之地的机会。
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