尽管人工智能是当前的时代精神，但机器学习正被用于雄心勃勃的应用。《AI Magazine》研究了机器学习的十大用途，以了解它如何改变我们的世界，以及它未来的应用可以扩展到哪些领域
在当前围绕该技术的狂热中，机器学习 (ML) 可能已经让位于人工智能时代，但这一过程是许多人工智能应用的重要基础。
它已经在许多行业中建立了较长的时间，要么影响它们的发展，要么在其中创造出完全不同的用途或产品。
现在随着人工智能整体的发展，这个行业正在超越我们已经习惯的功能，并不断涌现出新的应用。
认识到这一点，《人工智能杂志》研究了目前机器学习的十大用途。
10.虚拟个人助理
主营业务：苹果
这些由人工智能驱动的数字助手自 2010 年代初以来不断发展，用于管理任务、回答查询和控制智能家居设备
虚拟个人助理已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，可通过文本或语音界面无缝访问信息。这些人工智能助理会分析查询，从各种来源收集相关数据，并根据用户历史记录和偏好提供个性化响应。
虚拟助手采用语音识别、自然语言处理和文本到语音转换等复杂的机器学习技术，不断提高其理解和交互能力。
该领域的主要参与者是苹果公司，其虚拟助手是 Siri。据苹果公司称，Siri 每月处理来自 36 个国家的超过 250 亿个请求，表明该技术在提高用户生产力和便利性方面得到了广泛采用和实用。
9. 网络欺诈识别
核心业务： Visa
自 2000 年代末以来，先进的人工智能系统一直在快速分析交易
在金融安全领域，机器学习在检测和预防网络欺诈方面发挥着至关重要的作用。每笔交易都会触发对客户资料的复杂分析，以寻找可能表明存在欺诈活动的异常或可疑模式。
这种实时审查使金融机构能够保护客户并维护数字交易的完整性。这些 ML 模型的复杂性使它们能够适应新的欺诈技术，不断发展以领先于网络犯罪分子。
Visa 是全球领先的数字支付公司，其欺诈检测系统中采用了先进的机器学习算法。据 Visa 称，他们的人工智能反欺诈技术已帮助金融机构每年防止约 250 亿美元的欺诈行为。
8. 股票市场和日内交易
核心业务：彭博
自 1980 年代以来，机器学习算法一直在彻底改变金融市场，现在可以在几毫秒内处理数 TB 的数据，以做出交易决策
ML 在股票市场分析和日内交易中的应用彻底改变了投资策略。ML 算法擅长处理大量财务数据、识别模式并做出预测，为关键的投资决策提供信息。
这些系统可以自动化投资组合管理，优化买卖时机，甚至根据预定义的标准执行交易。快速分析市场趋势和对实时数据做出反应的能力使机器学习驱动的交易系统在快节奏的金融世界中具有显著优势。
彭博社是金融软件和媒体领域的一家主要公司，它为交易员和投资者提供基于机器学习的分析工具。他们的机器学习模型每天处理 280 万支证券，处理次数为 10 次，为投资决策提供宝贵的见解。
7. 捕获恶意软件
核心业务： CrowdStrike
机器学习帮助网络安全领域从基于签名的检测发展到基于行为的检测
使用机器学习 (ML) 检测恶意软件的过程包括两个基本阶段。首先，它涉及分析给定环境中的可疑活动以生成一组全面的特征。
其次，系统使用机器学习和深度学习技术对这些生成的特征进行训练，以有效检测未来的网络攻击。与传统的基于签名的方法相比，这种方法可以实现更具动态性和适应性的恶意软件检测。
网络安全公司 CrowdStrike 在其恶意软件检测系统中采用了机器学习。据 CrowdStrike 称，他们的 Falcon 平台利用机器学习每天分析超过 300 亿个事件，使他们能够实时检测和预防威胁。
6. 捕获垃圾邮件
核心企业：微软
这项技术自 20 世纪 90 年代以来不断发展，目前每天使用复杂的算法来拦截数十亿条垃圾邮件
ML 最普遍的应用之一是垃圾邮件检测。电子邮件服务提供商采用复杂的 ML 算法对传入的消息进行分类，从而有效地过滤掉不需要的垃圾邮件。
这些系统不断从用户行为和反馈中学习，随着时间的推移提高其准确性。适应新垃圾邮件策略的能力可确保用户的收件箱免受不断演变的威胁。
微软的 Outlook 电子邮件服务利用先进的 ML 算法来检测垃圾邮件。微软报告称，他们的人工智能安全系统每月处理超过 4000 亿封电子邮件并拦截 1000 万封垃圾邮件。
5. 自动驾驶汽车
核心业务：特斯拉
自动驾驶汽车是机器学习最雄心勃勃的应用
自动驾驶汽车的发展是机器学习最雄心勃勃的应用之一。这些汽车严重依赖无监督学习算法来收集和处理来自摄像头和传感器的信息，从而使它们能够了解周围环境并做出实时决策。
ML 系统必须解释复杂的环境，预测其他道路使用者的行为，并在各种条件下安全导航。
作为电动汽车和自动驾驶汽车领域的先驱，特斯拉走在了这项技术的前沿。据特斯拉称，他们的车辆在自动驾驶模式下行驶了超过 470 亿英里，并不断利用真实数据改进其 ML 模型。
4. 电商产品推荐
核心业务：亚马逊
这些人工智能驱动的个性化引擎现在推动了电子商务收入的很大一部分。
电子商务平台利用机器学习算法提供个性化的产品推荐，大大提升了购物体验。这些系统会跟踪客户行为，包括过去的购买记录、浏览习惯和购物车历史记录，以生成定制建议。
复杂的机器学习模型可以识别可能不是立即显现的模式和偏好，从而提供更准确、更相关的建议。电子商务巨头亚马逊以其产品推荐系统而闻名。
亚马逊报告称，其 35% 的销售额来自个性化推荐，凸显了机器学习在推动电子商务收入方面的有效性。
3.预测交通模式
核心业务：谷歌
这些模型分析了自 21 世纪初以来的交通模式，现在为导航应用提供实时路线优化
机器学习改变了交通预测和管理，提供了更准确、更动态的交通模式预测。通过分析大量实时和历史数据，机器学习模型可以预测未来的交通状况，并为旅行者确定最快的路线。该应用不仅可以缩短个人出行时间，还可以促进整体交通管理和城市规划。
谷歌地图是一款广泛使用的导航应用程序，它采用机器学习算法进行交通预测。
谷歌声称，他们的机器学习模型可以以超过 97% 的准确率预测交通状况，帮助数百万用户更高效地导航。
2.语音识别
核心业务： Nuance Communications
