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  • 交叉学科的技术支撑,例如生物信息学,它的研究涉及从“生命现象”到“规律发现”的整个过程,包括数据处理整个流程,其中“数据分析”就是机器学习的舞台。 数据科学的核心即通过分析数据获取价值。机器学习是...

    多媒体、图形学、网络通信等计算机应用技术领域,尤其是计算机视觉、自然语言处理。

    交叉学科的技术支撑,例如生物信息学,它的研究涉及从“生命现象”到“规律发现”的整个过程,包括数据处理整个流程,其中“数据分析”就是机器学习的舞台。

    数据科学的核心即通过分析数据获取价值。机器学习是大数据时代必不可少的核心技术,因为收集存储管理大数据的目的,就是利用大数据,没有机器学习分析数据,利用则无从谈起。

    数据挖掘与机器学习:数据挖掘是从海量数据中发掘知识的技术,在20世纪90年代形成,数据库、机器学习、统计学对其影响最大;数据库技术提供数据管理技术,机器学习和统计学习则为数据挖掘提供数据分析技术,统计学界成果通常要经由机器学习研究形成有效的学习算法,然而用于数据挖掘,因此,统计学主要通过机器学习对数据挖掘发挥影响,机器学习和数据库技术则是数据挖掘的两大支撑。

    天气预报、能源勘探、环境监测领域,通过机器学习相关数据,提高预报和检测准确性;商业,分析销售、客户数据,优化库存、降低成本、推荐系统等。

    信息搜索领域,如百度、谷歌,用户查询是输入,搜索结果是输出,机器学习则在输入、输出间建立联系。

    自动驾驶

    机器学习已成为智能数据分析技术的创新源泉,另外,促进理解“人类如何学习”这个人类自我的本识认知。即机器学习不仅在信息科学占有重要地位,还具有一定的自然科学探索色彩。

    转载于:https://www.cnblogs.com/Sweepingmonk/p/11037251.html

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  • 机器学习是近年来飞速发展的热门的领域之一。本文主要论述机器学习中的支持向量机在航空领域实时故障分析,强化学习在航空智能机器人中的应用,并给出相应算法。
  • 最近一段时间,小编有点迷茫,不知道各位小伙伴们有没有...通过自己的整理,我大致了解了机器学习的应用领域和各领域的研究目的。为了帮助可能对此也有迷茫的小伙伴,下面我简单介绍几个应用领域。 一、推荐系统 ...

    最近一段时间,小编有点迷茫,不知道各位小伙伴们有没有同样的感受,就是当你学了一门技术之后,发现自己还是用不到,或者不知道用在哪些地方。

    如果这样的迷茫期过长会慢慢让你失去了对这项技术的热爱,所以我求助了好多学长,自己也在网上搜索了很多,现在好多了。

    通过自己的整理,我大致了解了机器学习的应用领域和各领域的研究目的。为了帮助可能对此也有迷茫的小伙伴,下面我简单介绍几个应用领域。

    一、推荐系统

    推荐系统很早就有,随着机器学习的崛起,应用机器学习技术的推荐算法也随之出现。

    推荐系统主要解决信息过载的问题。它有两个目的:一是让用户找到感兴趣的物品;二是让物品出现在对它感兴趣的用户前。

    推荐系统在电商领域、电影和视频网站、音乐推荐、社交网络等方面应用很广。可以说,只要出现信息过载的问题,推荐系统都有用武之地。

    二、计算机视觉

    计算机视觉一直是计算机领域很热门的话题,随着机器学习,特别是深度学习的出现,对计算机视觉的研究更上一层楼。

    计算机视觉的应用很广,比如有人脸识别、文字识别、工业视觉检测等。可以说只要有图像的地方,计算机视觉技术都能派上用场。

    三、自然语言处理

    自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言,比如做一些情感分析、机器翻译等。

    四、语音识别

    语音识别是近期较热门的研究领域。与机器进行语音交流,让机器明白你说什么,这是人们长期以来梦寐以求的事情,语音识别正是做这方面的工作。

    上述只是列举了一些和机器学习关联度较高的应用领域,如果你觉得你应用机器学习技术对你所做的工作有帮助,那么这就是机器学习的用武之地。比如应用机器学习技术进行自动化运维。

    以上就是小编的个人分享,鉴于小编的水平有限,所以就当小编在抛砖引玉。

        

     

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  • 机器学习应用领域 诸如人工智能,机器学习,物联网之类破坏性技术有可能陷入流行语模糊不清深渊。 世界正在以惊人速度变化。 眨眼间,您将错过另一个中断,另一个技术驱动创新。 但是现在是时候拥抱它了! ...

    机器学习应用领域

    诸如人工智能,机器学习,物联网之类的破坏性技术有可能陷入流行语模糊不清的深渊。 世界正在以惊人的速度变化。 眨眼间,您将错过另一个中断,另一个技术驱动的创新。 但是现在是时候拥抱它了!

    数字革命带来了企业工作和互动方式的重大转变 除了重塑市场结构外,新的收入机会也打开了,特别是对于以前专注于“做事”的企业而言。 例如,您是否听说过飞利浦(Philips),一家着重于制造灯泡的著名公司? 在技​​术的帮助下,它现在可以提供其他照明即服务解决方案,将其照明专业知识与无处不在的连接性相结合。 新兴的技术解决方案极大地破坏了该行业,因此几乎所有组织都可以在不减少资本投资的情况下进入市场。

    这可能令人惊讶,但是成为下一个大问题的潜力仍然悬而未决。 如果你盖了,他们会来的! 由于时间有限,我现在不再详细介绍。 以下帖子说明了机器学习如何改善您的移动应用程序? 简而言之,您将获得吸引眼球的机会。

    机器学习可以帮助我们采取最佳路线回家,在这里我们可以找到符合最终用户需求的正确产品,甚至有助于安排美发沙龙的约会。 从理论上讲,人们可以创造令用户满意并留下深刻印象的用户体验。 但是您是否想知道为什么我们需要将机器学习整合到移动应用程序中?

    不管喜欢与否,如果缺少任何突出功能的移动应用程序或包含烦人的弹出广告的移动应用程序,您可能几乎无法取悦目标受众。 机器学习(ML)在这里发挥了作用,并在很大程度上帮助弥合个性化差距。 结果,公司现在能够创建能够理解人类的算法和机器,协助他们完成任务,甚至招待他们。

    让我们看看机器学习技术如何丰富您的业务?

    在当前情况下,可以分析几种信息源,从社交媒体活动到信用评级,再将推荐直接弹出到客户的设备上。 尤其是,这项技术可以帮助您根据用户的兴趣对用户进行分类,收集用户信息并确定应用的外观。 你可以学习:

    • 您的客户是谁?
    • 他们想要什么?
    • 他们能负担得起什么?
    • 想想他们的爱好,偏好,甚至痛点吗?
    • 他们在描述您的产品时使用的是什么词/短语

    根据这些收集的数据,您可以对最终客户进行分类和组织,以针对每个客户组提出单独的方法,并采用内容的语调。 简而言之,您的用户可以享受一些最相关且诱人的内容。 此外,通过结合机器学习,您可以轻松传达出您的应用确实在与他们交谈的印象。

    市场领导者现在可以提出前所未有的某些可想象的和不可能的方式。

    从优化应用程序中的搜索,提供更好和更多的上下文结果以及使搜索更直观,负担更少的角度出发,没有什么可以阻止您为客户创建仙境。 机器学习算法可以从客户查询中学习并确定特定用户感兴趣的结果的优先级。 日复一日,我们可以收集有关您的最终客户的信息,例如搜索历史记录和典型操作。 除此之外,将这些数据与行为数据以及搜索请求一起使用以对产品和服务进行排名。

    您是否遇到过“在正确的时间在正确的地方”这一短语? 相关广告就是要向合适的受众群体展示合适的广告。 借助机器学习,越来越多的公司正在更准确地定位个性化广告和消息。 除此之外,您还可以防止客户面临其重大关闭-太多无关的广告。 您还可以根据有关每个客户独特兴趣和购买趋势的特定数据来生成广告。

    而且,您现在可以预测特定客户对特定促销的React。 这意味着您只能向最可能对显示的产品或服务感兴趣的客户展示特定的广告。 节省足够的时间和金钱,当然还可以节省您的品牌声誉。

    作为有效的营销工具,机器学习可以简化并确保应用程序身份验证的安全。 别开玩笑了! 通过使用语音识别技术,客户可以通过面部或指纹等生物识别数据来验证其身份。 例如,像ZoOm Login和BioID之类的应用程序可使客户轻松登录其他网站和应用程序。 从超安全的自拍照式面部认证到对部分可见的面部的眼周识别,该应用程序无疑在安全性方面发挥了作用。

    还可以看到银行和其他金融公司利用机器学习算法来检查客户以前的交易,社交媒体活动和借款历史,并确定信用等级。 此外,您还可以利用这些令人印象深刻的功能,例如:

    • 影像辨识
    • 运费估算
    • 产品切换自动化
    • 钱包管理
    • 物流优化
    • 商业情报

    与其他应用程序相比,机器学习应用程序更具吸引力。 您可以想到几种工具,这些工具可能使您能够提供一系列独具吸引力的功能,全面的客户支持,并给出每天使用这些应用程序的理由。 分析准确的数据,做出实时决策变得前所未有的容易。 对于客户,它提供了友好和智能的数字助理,例如AI聊天机器人,对话UX(语音助理​​),以实现良好的沟通。

    我还没做完! 除了这些健谈的助手,您甚至可能会遇到一些机器人(中型机器人)。 如果您在解决任何复杂难题时陷入困境,它们会发出线索和棘手的谜语。 有趣吗? Snapchat是充分利用机器学习和增强现实技术的最佳典范之一。 结果,由于机器学习支持实时语音翻译,因此可以使用内置翻译器改善其应用。

    由于它支持实时语音翻译,因此机器智能可通过内置翻译器增强您的应用程序。 因此,国际客户无需第三方在线翻译即可在您的应用程序内成功进行通信。

    下面,我想了解一下您的移动应用程序中某些有利可图的机器学习用例。

    #1 Uber –通过使用机器学习,Uber现在能够为所有人(包括驾驶员和骑手)提供非凡的体验。 与其他公司不同,它使用ML工具为骑手提供估计的到达时间和费用,并在地图上提供实时的详细信息。 此外,Uber还依靠机器学习,同时通过诸如面部检测和不接受被盗信用卡之类的行为来处理欺诈行为。

    #2 Gboard-通过整合神经空间模型,Gboard可以确定屏幕上的触摸点,从而为用户提供更准确的打字体验。 ML工具用于通过将当前键入的单词与用户的输入历史记录以及英语以及其他相关语言中最合适的短语进行匹配来预测下一个单词。

    此外,它通过绘制蓝图来帮助用户找到合适的表情符号。

    #3 Netflix –流行的应用程序因再次采用机器学习来了解用户行为并提供个性化的电视和电影建议而闻名。 您甚至可能会想知道,亚马逊,Flipkart,YouTube和Instagram使用机器学习工具和技术来更好地满足客户当前和新兴的需求。

    #4克拉 –您是否曾经想到过一款通过机器学习技术提供个性化电池寿命建议的应用程序? 克拉成功做到了! 该应用程序从您的设备中获取实时数据,与其他匿名数据组合并进行比较,并发送有效的提示以节省手机的电池寿命。

    除此之外,它还告诉用户何时有任何移动应用程序损坏并且需要重新下载,或者何时必须重新启动手机。

    #5 SnapChat –谁不知道什么是SnapChat! 您可能不知道,应用相机会检测到我们的脸部,对面部特征进行定位并相应地添加滤镜。

    简而言之,

    到目前为止,到目前为止,我们已经了解了机器学习如何重塑移动应用程序开发领域。 实际上,这项技术具有赋予人们前所未有的力量的潜力。 从高效的个性化引擎到尖端的搜索机制,快速而安全的身份验证以及欺诈保护,ML技术可以为您的应用程序做任何事情。 那你还在等什么? 是时候马上加入潮流了!

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2019/04/advances-machine-learning-revolutionizing-mobile-app.html

    机器学习应用领域

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  • 机器学习在各个领域的实际应用经常会被问到,现在机器学习、人工智能这么火,那么它到底有什么实际应用呢,在本文中,分享了一个来自Github项目,这个项目整理了包括机器学习等数据科学技术在...

    机器学习在各个领域的实际应用

    经常会被问到,现在机器学习、人工智能这么火,那么它到底有什么实际应用呢,在本文中,分享了一个来自Github的项目,这个项目整理了包括机器学习等数据科学技术在工业界的开源项目,包括金融、农业、食品、教育等各个领域。其中作者分享的项目大多数都是基于python,所以便于很多人来学习和应用。

    同时,这也是一个正在进行的工作,如果你是X领域的[分析、计算、统计、定量]研究人员/分析师,或X领域的[机器学习工程师、数据科学家、建模师、程序员],作者也希望你能贡献自己的一部分内容。由于篇幅有限,文中将只展示其中一部分领域的项目,感兴趣的可以关注作者的github。github链接将在文末展示。

    NO.1

    住宿和饮食领域

    Food

    • RobotChef - 根据用户评论改进食谱。

    • Food Amenities - 利用神经网络预测食品设施的需求。

    • Recipe Cuisine and Rating - 从配料表中预测菜式的等级和类型。

    • Food Classification- 使用Keras做食品分类。

    • Image to Recipe - 使用深度学习将图片翻译成食谱。

    • Calorie Estimation - 从食物照片中摄取热量。

    • Fine Food Reviews - 亚马逊美食评论的实体分析。

    Restaurant

    • Restaurant Violation - 食品检验违章预测。

    • Restaurant Success - 预测一家餐厅是否会倒闭。

    • Predict Michelin - 预测餐厅成为米其林餐厅的可能性。

    • Restaurant Inspection - 检验分析,以确定清洁度是否与等级有关。

    • Sales - 用LSTM预测一家餐厅的销售量。

    • Visitor Forecasting - 预测顾客数量。

    • Restaurant Profit - 餐厅人数的回归分析。

    • Competition - 餐厅竞争力分析。

    NO.2

    农业领域

    Economics

    • Prices - 农产品价格预测。

    • Prices 2  - 农产品价格预测。

    • Yield - 乌克兰农作物产量的农业分析。

    • Recovery - 农业和生态系统恢复的战略性土地利用。

    • MPR - 强价格报告数据来自美国农业部的农业营销服务。

    Development

    • Segmentation - 利用卫星图像进行农业地块分割。

    • Water Table预测农业区地下水位深度。

    • Assistant - 农业的助理 Notebooks

    • Diseases - 利用图像的深度学习框架对农作物病虫害进行识别。

    • Irrigation and Pest Prediction - 分析灌溉和预测虫害发生的可能性。

    NO.3

    金融领域

    Consumer Finance

    • Loan Acceptance - 贷款接受的分类和时间序列分析。

    • Predict Loan Repayment - 预测贷款是否会使用自动化功能工程来偿还。

    • Loan Eligibility Ranking - 帮助银行检查客户是否有资格获得给定贷款的系统。

    • Home Credit Default (FirmAI) - 广泛的抵押贷款分析。

    • Mortgage Analytics - 广泛的抵押贷款分析。

    • Credit Approval - 信用卡审批系统。

    • Loan Risk - 预测模型,以帮助减少冲销和损失的贷款。

    • Amortisation Schedule (FirmAI) - 简单的分期偿还时间表在python为个人使用。

    Management and Operation

    • Credit Card - 估算信用卡客户的CLV。

    • Survival Analysis - 客户生存分析。

    • Next Transaction - 深度学习模型预测交易金额和未来交易天数。

    • Credit Card Churn - 预测信用卡客户流失率。

    • Bank of England Minutes - 银行会议记录的文本分析。

    • CEO - CEO薪酬分析。

    上面列举的只是其中的一小部分,具体的内容可以参考作者的github,github地址:

    https://github.com/firmai/industry-machine-learning

    文末福利

    各位猿们,还在为记不住API发愁吗,哈哈哈,最近发现了国外大师整理了一份Python代码速查表和Pycharm快捷键sheet,火爆国外,这里分享给大家。

    这个是一份Python代码速查表

    下面的宝藏图片是2张(windows && Mac)高清的PyCharm快捷键一览图

    怎样获取呢?可以添加我们的AI派团队的程序媛姐姐

    一定要备注【高清图】

    ????????????????????

    ➕我们的程序媛小姐姐微信要记得备注【高清图】

    来都来了,喜欢的话就请分享点赞在看三连再走吧~~~


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