近年来，由于机器学习能够在众多行业中有效且快速地解决复杂问题，因此它在机器学习中获得了极大的关注。与人们的预期相反，机器学习用例并不难理解。机器学习解决的最常见问题示例是Facebook的图像标记和电子邮件提供商的垃圾邮件检测。
机器学习可以通过使用正确的数据集来解决跨行业领域的众多挑战。在本文中，我们将学习机器学习解决的一些典型问题，以及它们如何使企业准确地利用其数据。
什么是机器学习？
人工智能的一个子领域-机器学习是IT系统识别大型数据库中的模式以独立找到问题的解决方案的能力。简单地说;它是可以帮助计算机自行学习和适应的各种技术和工具的总称。
与传统编程不同，传统编程是使用输入数据并在计算机上运行以生成输出的手动创建的程序，在机器学习或增强分析中，输入数据和输出被赋予算法以创建程序。它带来了强大的见解，可用于预测未来结果。
机器学习算法可以做所有这一切，而且还可以使用统计信息在海量数据中找到模式，这些模式涵盖了图像，数字，单词等所有内容。如果可以数字方式存储数据，则可以将其输入到机器学习算法中解决特定问题。
机器学习的类型
如今，机器学习算法主要使用三种基本方法进行训练。这些分为三种类型的机器学习，如下所述–
1.监督学习
机器学习是最基本的机器学习类型之一，即监督学习，其中标记了数据以告知机器应寻找的确切模式。尽管需要正确标记数据才能使此方法起作用，但在正确的情况下使用监督学习仍很有吸引力，并且可以提供出色的结果。
例如，当我们在Netflix节目上按播放时，我们会通知机器学习算法根据自己的喜好查找相似的节目。
怎么运行的 -
- 这里的机器学习算法提供了一个小的训练数据集供使用，这是较大的数据集的一小部分。
- 它可以使算法了解问题，解决方案以及要处理的各种数据点。
- 这里的训练数据集的特征也与最终数据集非常相似，并为算法提供了问题所需的带标签参数。
- 然后，机器学习算法会找到给定参数之间的关系，从而在数据集中的变量之间建立因果关系。
2.无监督学习
顾名思义，无监督学习没有数据标签。机器随机寻找花样。这意味着无需人工就可以使数据集机器可读。它允许程序处理更大的数据集。与有监督的学习相比，无监督 机器学习服务 并不是很流行，因为在日常生活中应用较少。
它是如何工作的？
- 由于无监督学习没有任何可解决的标签，因此会创建隐藏的结构。
- 然后，算法会随机或抽象地感知数据点之间的关系，而完全不需要人类输入。
- 无需特定，定义和设置的问题说明，无监督学习算法可以通过动态更改隐藏结构来适应数据。
3.强化学习
强化学习主要描述一类机器学习问题，其中代理在没有固定训练数据集的环境中运行。代理商必须 知道 如何 使用反馈进行工作。
它是如何工作的？
- 强化学习的特征在于机器学习算法可以自我改进。
- 它通常通过反复试验来学习，以实现明确的目标。
- 在这种机器学习算法中，有利的输出是 加强型 或鼓励，但不鼓励不利的产出。
机器学习解决的9个现实问题
机器学习的应用很多，包括外部（以客户为中心）的应用，例如产品推荐，客户服务和需求预测，并在内部帮助企业改进产品或加快人工和耗时的流程。
机器学习算法通常用于解决方案需要在部署后不断改进的领域。适应性强的机器学习解决方案具有极强的动态性，并被各行业的公司所采用。
在这里，我们正在讨论9种机器学习用例–
1. Identifying Spam
垃圾邮件识别是机器学习的最基本应用之一。我们的大多数电子邮件收件箱也有未经请求的，大量或垃圾邮件收件箱，我们的电子邮件提供商在其中自动过滤不需要的垃圾邮件。
但是他们怎么知道电子邮件是垃圾邮件呢？
他们使用训练有素的机器学习模型，基于电子邮件，主题和发件人内容等共同特征来识别所有垃圾邮件。
如果仔细查看电子邮件收件箱，您会发现挑选垃圾邮件不是很难，因为它们看起来与真实电子邮件有很大不同。如今使用的机器学习技术可以非常成功的方式自动过滤这些垃圾邮件。
垃圾邮件检测是机器学习解决的最好和最常见的问题之一。神经网络采用基于内容的过滤将不需要的电子邮件分类为垃圾邮件。这些神经网络与大脑非常相似，具有识别垃圾邮件和消息的能力。
2.提出产品建议
推荐系统是日常生活中最典型，最普遍的机器学习用例之一。这些系统在搜索引擎，电子商务网站（Amazon），娱乐平台（Google Play，Netflix）和多个网络中无处不在& mobile apps.
像Amazon和eBay这样的著名在线零售商通常会为每个消费者单独显示推荐产品清单。这些建议通常基于行为数据和参数，例如以前的购买，项目视图，页面视图，单击，表单填写，购买，项目详细信息（价格，类别）和上下文数据（位置，语言，设备），以及浏览记录。
这些推荐系统使企业能够吸引更多的流量，增加客户参与度，降低客户流失率，交付相关内容并提高利润。所有此类推荐产品均基于机器学习模型对客户行为数据的分析。这是在线零售商使用机器学习提供额外价值并享受各种销售机会的绝佳方式。
3.客户细分
客户细分，客户流失预测和客户生命周期价值（LTV）预测是任何营销人员面临的主要挑战。企业拥有来自各种来源的大量与营销相关的数据，例如电子邮件活动，网站访问者和潜在客户数据。
使用数据挖掘和机器学习，可以实现对单个营销提议和激励措施的准确预测。使用ML，精明的营销人员可以消除与数据驱动的营销有关的猜测。
例如，给定用户在试用期内的行为模式以及所有用户的过去行为，则可以预测标识转换为付费版本的机会。此决策问题的模型将允许程序触发客户干预，以说服客户尽早转换或更好地参与试验。
4. Image & Video Recognition
深度学习（机器学习的一部分）的进步刺激了图像的快速发展&过去几年的视频识别技术。它们用于多个领域，包括对象检测，面部识别，文本检测，视觉搜索，徽标和地标检测以及图像合成。
由于机器擅长处理图像，因此机器学习算法可以训练 深度学习框架 比人类更准确地识别和分类数据集中的图像。
与图像识别类似，诸如 快门 , 易趣 , 销售队伍 , 亚马逊 和 Facebook 使用机器学习进行视频识别，其中视频被逐帧分解并归类为单个数字图像。
5.欺诈交易
如今，欺诈性银行交易非常普遍。然而，就所涉及的成本和效率而言，调查每笔交易是否存在欺诈行为是不可行的，这意味着不良的客户服务体验。
金融机器学习 可以自动建立超准确的 预测性维护模型 识别并确定各种可能的欺诈活动的优先级。然后，企业可以创建基于数据的队列并调查高优先级事件。
它允许您将资源部署在一个区域中，在该区域中，调查投资将获得最大的回报。此外，它还可以通过保护客户的帐户并且不挑战有效交易来帮助您优化客户满意度。这样的 使用机器学习进行欺诈检测 可以训练机器学习模型来根据特定特征来标记欺诈性交易，从而可以帮助银行和金融组织在纠纷/拒付上节省金钱。
6.需求预测
需求预测的概念已在从零售和电子商务到制造业和运输业的多个行业中使用。它向机器学习算法和模型提供历史数据，以预测产品，服务，功能等的数量。
它使企业能够有效地收集和处理来自整个供应链的数据，从而减少了开销并提高了效率。
基于ML的需求预测非常准确，快速和透明。企业可以从不断的供应/需求数据流中产生有意义的见解，并相应地适应变化。
7.虚拟个人助理
从Alexa和Google Assistant到Cortana和Siri，我们有多个虚拟个人助理可以使用我们的语音指令来查找准确的信息，例如给某人打电话，打开电子邮件，安排约会等等。
这些虚拟助手使用机器学习算法来记录我们的语音指令，通过服务器将其发送到云中，然后使用机器学习算法对其进行解码并采取相应的行动。
8.情绪分析
情绪分析是有益的实时机器学习应用程序之一，可帮助确定说话者或作者的情绪或观点。
例如，如果您撰写了评论，电子邮件或任何其他形式的文档，则情绪分析器将能够评估文本的实际思想和语气。该情感分析应用程序可用于分析决策应用程序，基于评论的网站等。
9.客户服务自动化
管理越来越多的在线客户互动已成为大多数企业的痛点。这是因为他们根本没有客户支持人员来处理每天收到的大量咨询。
机器学习算法使聊天机器人和其他类似的自动化系统能够并且非常容易地填补这一空白。机器学习的这种应用使公司能够自动执行例行和低优先级的任务，从而腾出员工来管理更多高级客户服务任务。
此外，机器学习技术可以轻松访问数据，解释行为并识别模式。这也可以用于客户支持系统，该系统可以与真实的人一样工作并解决所有客户的唯一查询。这些语音助手背后的机器学习模型接受了关于人类语言和人类语音变化的培训，因为它必须有效地将语音转换为单词，然后做出主题化的智能响应。
如果以正确的方式实施，则通过机器学习解决的问题可以简化客户问题解决的整个过程，并提供急需的帮助以及更高的客户满意度。
包起来
随着机器学习的进步发展，机器学习的用例和应用范围也将扩大。为了在新的十年中有效地解决业务问题，值得关注如何在整个业务域中部署机器学习应用程序以降低成本，提高效率并提供更好的用户体验。
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