人工智能（AI）正在越來越多地跨行業部署。人工智能的機器人典型的科幻幻想描繪遠非人工智能的目的，人工智能目前在商業上的目的往往是自動化人類過去完成的任務，例如在倉庫選擇產品以實現訂單，而且還需要查找數據中隱藏的模式導致可操作的見解。

機器學習是AI系統的中心子集，已經成為數據驅動型企業的必備工具。機器學習的核心是計算機被賦予“沒有被明確編程的學習能力”的過程。這看起來似乎很模糊，但是有很多很好的用例說明了為什么這種技術在商業和社會中會產生長期的影響。以下是機器學習的五個應用案例，我們相信這些例子突出了這項技術和它的能力，并且在2018年只會繼續閃耀。

金融交易

一直以來，擁有股市的“水晶球”，是投資公司、對沖基金和交易者都夢寐以求的。在過去，人們需要梳理大量的數據，甚至找到市場將要做的最小的暗示（查看電影“The Big Short”就是一個很好的例子）。今天，這項工作主要由電腦完成。使用機器學習，AI可以更準確地預測股票何時上漲或下跌，然后根據交易公司設定的參數執行交易。

營銷個性化

這是機器學習正在產生影響的最大領域之一。隨著智能手機、社交媒體和其他數字通信形式的爆炸性增長，消費者現在比以往產生更多的數據。實際上，我們每天產生大約2.5萬億字節的數據，或大約50,000千兆字節/秒。這相比15年前有了500％的增長。在所有這些數據中，幾乎每個人都擁有豐富的信息，遠遠超出了傳統的營銷人口統計數據。它包括喜歡、不喜歡、購買模式、媒體消費模式，以及其他更多的數據點。營銷人員正在使用機器學習來識別消費者，并個性化營銷信息、優惠等等。不僅內容是個性化的，而且放置位置也是，使營銷人員能夠在正確的時間向正確的消費者提供正確的信息。

衛生保健

如果我們能夠在危及生命的疾病變得嚴重之前發現它，那不是很好嗎？由于機器學習，這正開始成為現實。雖然這項技術仍然是新的，且尚未完善，但臨床醫生、醫師和計算機科學家正在開發可以更快檢測疾病的系統。芝加哥大學開發的早期乳腺癌檢測系統就是一個很好的例子。該研究小組利用機器學習分析了超過22,000名婦女的乳房X光片，這些婦女經過五年的常規檢查，比典型的乳房X線照片更準確地發現潛在的乳腺癌病例。

智能汽車

我們已經談到車載遠程信息處理如何助力連接汽車行業的發展和成熟。機器學習在將車輛從簡單連接轉變為自駕車的過程中發揮著巨大的作用。正在使用機器學習來分析連接汽車產生的數據量越來越大，以優化交通模式，識別道路危險以及其他可能影響自動駕駛車輛乘客安全的因素為目標。

網絡安全

去年，每天收集大約20萬個惡意軟件樣本，發起4000多起勒索軟件攻擊。而這些數字還在繼續增長。數據安全公司正在轉向機器學習來分析類似這樣的攻擊，以便更準確、更迅速地識別攻擊，從而更好地防御攻擊。

當然，這只是冰山一角。機器學習部署的產業有很多很多?？梢钥隙ǖ卣f，機器學習在未來十年將在幾乎所有的行業中產生廣泛的影響。那么問題就會變成：你的企業將如何使用它？

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