·營銷和銷售——根據以前的購買推薦產品和服務的網站使用機器學習來分析購買歷史，并推廣客戶可能感興趣的其他項目。這種捕獲數據、分析數據并使用它來定制購物體驗的能力或實施營銷活動是零售業的未來。

　　·運輸——分析數據以識別模式和趨勢對于運輸行業至關重要，這取決于開發更有效的路線，并預測潛在問題以提高可靠性和盈利能力。機器學習數據建模和分析方面是運輸廠商、公共交通和業內其他組織的重要工具。

　　·石油和天然氣——機器學習有助于發現新的能源，分析土壤中的礦物質，預測煉油廠傳感器的故障，加速石油的分配，使其更加高效和經濟。在這個行業中，機器學習應用程序的數量是巨大的，并且持續增長。

　　·醫療保健 - 由于可穿戴設備和傳感器的出現，使醫療保健專業人員能夠實時訪問患者數據，因此機器學習是醫療保健領域不斷發展的趨勢。該技術還可以幫助醫學專家分析數據，以識別趨勢或警報，從而改善診斷和治療。

　　機器學習中使用的方法

　　兩種最廣泛采用的機器學習方法是監督學習和無監督學習，但它們并不是唯一的方法。

　　通過標記示例訓練監督學習算法，作為已知所需輸出的輸入。例如，設備可能具有標記為“F”(失敗)或“E”(執行)的數據點。學習算法接收一組輸入以及相應的正確輸出，并通過將實際輸出與正確輸出進行比較來學習以發現錯誤。然后它修改結算模型。通過分類、回歸和梯度增強等方法，監督學習使用標準來預測附加的非標記數據中的標簽值。監督學習通常用于歷史數據預測可能的未來事件的應用中。例如，它可以預測信用卡交易何時可能是欺詐性的，或者哪些投保人傾向于要求其政策。

　　非監督學習用于針對沒有歷史標簽的數據。“正確答案”未向系統報告。算法必須找出所顯示的內容。目標是探索數據并在其中找到一些結構。無監督學習適用于交易數據。例如，它可以識別具有相似屬性的客戶群，然后可以在營銷活動中對其進行類似處理;或者它可以找到分隔不同客戶群的關鍵屬性。常用的技術包括自組織映射、鄰近映射、k-均值分組和分解為奇異值。這些算法還用于分割文本主題、推薦項目和識別數據中的差異點。

　　半監督學習用于與監督學習相同的應用程序，但處理有標簽和無標簽的數據進行培訓——通常是用大量無標簽數據標記的少量數據(因為沒有標簽的數據更便宜，并且需要花費更少的精力來獲取)。這類學習可用于分類、回歸和預測等方法。當與標簽相關的成本太高而無法實現完全標記的培訓過程時，半監督學習非常有用。其典型例子包括在網絡攝像頭上識別人臉。

　　強化學習通常用于機器人、游戲和導航。有了它，算法通過嘗試和錯誤發現，哪些行為會帶來更大的回報。這種類型的學習有三個主要組成部分：代理(學習者或決策者)、環境(代理與之交互的所有內容)和行動(代理可以做什么)。目標是讓代理選擇在給定時間段內最大化預期回報的行動。如果代理遵循一個好的政策，可以更快地實現目標。因此，強化學習的重點是找出最佳策略。

　　數據挖掘、機器學習和深度學習之間有什么區別?

　　雖然所有這些方法都有相同的目標，提取可用于決策的見解、模式和關系，但它們具有不同的方法和功能。

　　數據挖掘可以被視為從數據中提取洞察力的許多不同方法的超集。它可能涉及傳統的統計方法和機器學習。數據挖掘應用來自多個區域的方法來識別數據中先前未知的模式。這可能包括統計算法、機器學習、文本分析、時間序列分析和其他分析領域。數據挖掘還包括數據存儲和操作的研究和實踐。

　　通過機器學習，目的是了解數據的結構。因此，統計模型背后有一個理論是經過數學證明的，但這要求數據也滿足某些假設。機器學習是從使用計算機檢查數據結構的能力發展而來的，即使人們不知道這種結構是什么樣子的。機器學習模型的測試是新數據中的驗證錯誤，而不是證明空假設的理論測試。由于機器學習通常使用迭代的方法從數據中學習，因此可以輕松地自動學習。這些步驟通過數據執行，直到找到一個可靠的標準。

　　深度學習結合了計算能力的進步和特殊類型的神經網絡，以學習大量數據中的復雜模式。深度學習技術是當今最先進的技術，用于識別圖片中的對象和語音中的單詞。研究人員正在嘗試將模式識別方面的成功應用于更復雜的任務，例如機器翻譯、醫療診斷以及許多其他社會和企業問題。

　　盡管人工智能和機器學習的概念早已出現，但它們開始成為主流應用的一部分。但是，現在仍處于起步階段。如果人工智能和機器學習有用并且令人印象深刻，當得到更好的訓練和改進時，其實施將會更加有效。