作者｜walker

來(lái)源｜磐創(chuàng)AI

【導(dǎo)讀】人工智能現(xiàn)在已經(jīng)變得無(wú)處不在了，生活中有很多關(guān)于它的應(yīng)用，可能你正在以某種方式使用它，但你卻不知道它。人工智能最流行的應(yīng)用之一是機(jī)器學(xué)習(xí)，它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。本文我們便為大家分享了一些我們每天使用的機(jī)器學(xué)習(xí)的例子，可能有的應(yīng)用中你都不知道它們是由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的。

No1：虛擬個(gè)人助理

Siri、小冰、度秘是現(xiàn)在虛擬個(gè)人助理的典型例子。顧名思義，當(dāng)你通過(guò)語(yǔ)音詢問(wèn)時(shí)，他們便會(huì)找尋相應(yīng)的信息，比如你問(wèn)“我今天的日程安排是什么？”“從德國(guó)到倫敦的航班是什么？”等類似的問(wèn)題。個(gè)人助理在回答問(wèn)題時(shí)，會(huì)查看信息、回憶相關(guān)查詢，或向其他資源（如電話應(yīng)用程序）發(fā)送命令以收集信息。您甚至可以指導(dǎo)助理完成某些任務(wù)，如“第二天早上6點(diǎn)設(shè)置鬧鐘”、“后天提醒我訪問(wèn)簽證辦事處”等。

機(jī)器學(xué)習(xí)是這些私人助理的重要組成部分，首先他們?cè)谑占屯晟菩畔⑸习l(fā)揮了重要作用，然后將使用這組數(shù)據(jù)來(lái)呈現(xiàn)根據(jù)您的首選項(xiàng)定制的結(jié)果。怎么樣，機(jī)器學(xué)習(xí)是不是很強(qiáng)大呢？

No2：交通預(yù)測(cè)

• 交通預(yù)測(cè)：生活中，我們經(jīng)常在使用GPS導(dǎo)航服務(wù)，當(dāng)我們?cè)谑褂肎PS時(shí)，我們當(dāng)前的位置和速度被保存在一個(gè)中央服務(wù)器上，用于管理流量，然后使用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前流量的地圖。這雖然有助于防止交通堵塞，并進(jìn)行擁堵分析，但問(wèn)題在于配備GPS的汽車數(shù)量較少。所以在這種情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)可以有助于根據(jù)日常經(jīng)驗(yàn)估計(jì)可能出現(xiàn)擁塞的區(qū)域。

• 在線交通網(wǎng)絡(luò)：當(dāng)預(yù)訂出租車時(shí)，該應(yīng)用程序會(huì)估計(jì)出該車出行的價(jià)格。那么在這些共享服務(wù)中，如何最大限度地減少繞行呢？答案是機(jī)器學(xué)習(xí)。Uber的工程主管Jeff Schneider在一次采訪中透露，他們通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)乘客需求來(lái)定義價(jià)格上漲時(shí)間。在整個(gè)服務(wù)周期中，機(jī)器學(xué)習(xí)扮演著十分關(guān)鍵的角色。

No3：視頻監(jiān)控

想象一個(gè)人監(jiān)控多臺(tái)攝像機(jī)！當(dāng)然，這是一項(xiàng)很難做的工作，也很無(wú)聊。這就是為什么訓(xùn)練計(jì)算機(jī)來(lái)完成這項(xiàng)工作的意義所在。

現(xiàn)在的視頻監(jiān)控系統(tǒng)是由人工智能驅(qū)動(dòng)的，它可以在犯罪事件發(fā)生之前檢測(cè)出來(lái)。他們會(huì)跟蹤人們的不尋常行為，比如：長(zhǎng)時(shí)間不動(dòng)地站著、絆倒或在長(zhǎng)椅上打盹等。這樣，系統(tǒng)就可以向警務(wù)人員發(fā)出警報(bào)，從而極大可能地避免事故的發(fā)生。此外，當(dāng)這些活動(dòng)被報(bào)告并統(tǒng)計(jì)為真實(shí)時(shí)，它們將有助于改善監(jiān)測(cè)服務(wù)，這些都離不開機(jī)器學(xué)習(xí)在后端的支持。

No4：社交媒體服務(wù)

從個(gè)性化的新聞?dòng)嗛喌礁玫膹V告定位，社交媒體平臺(tái)都在利用機(jī)器學(xué)習(xí)為自己和用戶帶來(lái)好處。這里有幾個(gè)關(guān)于社交媒體應(yīng)用的例子，可能你都沒(méi)有意識(shí)到這些美妙的功能都是機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序。

• 你可能認(rèn)識(shí)的人：機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念是用經(jīng)驗(yàn)去理解。Facebook會(huì)不斷地注意到你所聯(lián)系的朋友、你經(jīng)常訪問(wèn)的個(gè)人資料、你的興趣、工作場(chǎng)所或與他人分享的群等。在不斷學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，建議可能成為你Facebook的朋友。
• 面部識(shí)別：你上傳一張你和朋友的照片，F(xiàn)acebook會(huì)立即識(shí)別出你的朋友。Facebook會(huì)檢查圖片中的姿勢(shì)和投影，注意這些獨(dú)特的功能，然后將它們與好友列表中的人進(jìn)行匹配。后端的整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程很復(fù)雜，并且考慮到了精度等因素，但呈現(xiàn)到前端的只是一個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用。

No5：垃圾郵件過(guò)濾軟件

• 電子郵件客戶端使用了許多垃圾郵件過(guò)濾的方法。為了確定這些垃圾郵件過(guò)濾器是不斷更新的，它們使用了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，因?yàn)榛谝?guī)則的垃圾郵件過(guò)濾完成后，它無(wú)法跟蹤垃圾郵件發(fā)送者采用的最新技巧。多層感知器、C4.5決策樹等一些垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)，均是由機(jī)器提供的支持。

• 每天檢測(cè)到的惡意軟件超過(guò)325000個(gè)，每段代碼都與以前的版本有90-98%相似度。由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)安全程序很熟悉這樣的編碼模式，因此他們可以很容易檢測(cè)到2-10%變化的新型惡意軟件，并提供對(duì)他們的保護(hù)。

No6：智能客服

現(xiàn)在，許多網(wǎng)站在站內(nèi)導(dǎo)航頁(yè)面都中提供了在線客服聊天的選項(xiàng)。然而，并不是每個(gè)網(wǎng)站都有一個(gè)真實(shí)的客服代表來(lái)回答你的問(wèn)題。在大多數(shù)情況下，你會(huì)和聊天機(jī)器人交談，這些機(jī)器人傾向于從網(wǎng)站上提取信息并將其呈現(xiàn)給客戶。與此同時(shí)，聊天機(jī)器人也會(huì)隨著聊天的深入變得更人性化，他們傾向于更好地理解用戶查詢，并為他們提供更好的答案，這均是由于其底層的機(jī)器學(xué)習(xí)算法驅(qū)動(dòng)的。

No7：搜索引擎結(jié)果的優(yōu)化

谷歌和其他搜索引擎使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)改善我們的搜索結(jié)果。每次執(zhí)行搜索時(shí)，后端的算法都會(huì)監(jiān)視我們的響應(yīng)結(jié)果。如果打開頂部的結(jié)果并在網(wǎng)頁(yè)上停留很長(zhǎng)時(shí)間，搜索引擎會(huì)假定顯示的結(jié)果與查詢一致。同樣，如果您到達(dá)搜索結(jié)果的第二頁(yè)或第三頁(yè)，但沒(méi)有打開任何的網(wǎng)頁(yè)，搜索引擎會(huì)估計(jì)所提供的結(jié)果與要求不匹配。這樣，后端的算法可以改進(jìn)搜索結(jié)果。

No8：商品推薦

購(gòu)物網(wǎng)站推薦幾天前你在網(wǎng)上買了一個(gè)商品，然后你不斷收到關(guān)于購(gòu)物建議的電子郵件；有時(shí)購(gòu)物網(wǎng)站或應(yīng)用程序會(huì)向你推薦一些符合你口味的商品。當(dāng)然，這可以改善購(gòu)物體驗(yàn)，但你知道這背后是機(jī)器學(xué)習(xí)的推薦算法嗎？根據(jù)你對(duì)網(wǎng)站/應(yīng)用程序的行為、過(guò)去購(gòu)買的商品、喜歡或添加到購(gòu)物車的商品、品牌偏好等，算法會(huì)針對(duì)每個(gè)消費(fèi)者提出購(gòu)買建議。

No9：在線欺詐檢測(cè)

機(jī)器學(xué)習(xí)證明了它能夠使網(wǎng)絡(luò)成為一個(gè)安全地方的潛力，在線跟蹤貨幣欺詐就是其中一個(gè)例子。例如：Paypal公司正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)防止洗錢。該公司正在使用一套工具，幫助他們監(jiān)控發(fā)生的數(shù)百萬(wàn)筆交易，并區(qū)分買賣雙方之間發(fā)生的合法或是非法交易。