机器学习的应用领域有哪些?
2023-06-13 09:12:01 时间
机器学习作为工科技术,在学习之前读者必须了解机器学习这一技术工具能够解决什么问题,能够应用于哪些相关行业,以及现有的成功的技术应用有哪些等,从而激发学习热情。
互联网领域:自然语言处理、语音识别、语言翻译、搜索引擎、广告推广、邮件的反垃圾过滤系统等。 医学领域:医学诊断等。 自动化及机器人领域:无人驾驶、图像处理、信号处理等。 生物领域:人体基因序列分析、蛋白质结构预测、DNA序列测序等。 游戏领域:游戏战略规划等。 新闻领域:新闻推荐系统等。 刑侦领域:潜在犯罪预测等。 综上,可以认为机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具,尤其随着各领域数据量的不断增加,各企业都希望通过数据分析的手段,得到数据中有价值的信息,从而指引企业的发展和明确客户需求等。
机器学习是一种通用性的数据处理技术,其包含大量的学习算法,且不同的算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。
目前,机器学习已经成功应用于以下领域:
互联网领域:自然语言处理、语音识别、语言翻译、搜索引擎、广告推广、邮件的反垃圾过滤系统等。 医学领域:医学诊断等。 自动化及机器人领域:无人驾驶、图像处理、信号处理等。 生物领域:人体基因序列分析、蛋白质结构预测、DNA序列测序等。 游戏领域:游戏战略规划等。 新闻领域:新闻推荐系统等。 刑侦领域:潜在犯罪预测等。 综上,可以认为机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具,尤其随着各领域数据量的不断增加,各企业都希望通过数据分析的手段,得到数据中有价值的信息,从而指引企业的发展和明确客户需求等。
23315.html
相关文章
- 机器学习十大经典算法之最小二乘法
- 快速入门Python机器学习(37)
- Pycharm代码docker容器运行调试 | 机器学习系列
- 机器学习的3大“疑难杂症”,因果学习是突破口 | 重庆大学刘礼
- 机器学习(二):有监督学习、无监督学习和半监督学习
- 一步一步理解机器学习的ROC曲线
- 机器学习回归模型相关重要知识点总结
- 开启机器学习懒人模式——AutoGluon小试某数据挖掘训练赛
- 日拱一卒,《机器学习实战》,机器学习有哪些分类?
- 23个机器学习最佳入门项目(附源代码)
- 机器学习Hello World:波士顿房价预测(线性回归模型)
- XGBoost+LightGBM+LSTM:一次机器学习比赛中的高分模型方案
- 人工智能和机器学习的区别
- 吴恩达机器学习IV
- 图机器学习 | PyG 安装配置记录
- 【机器学习】随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等集成学习代码练习
- 机器学习算法:K-NN(K近邻)
- 机器学习评估指标的十个常见面试问题
- 机器学习系列入门系列七:基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测
- 收藏 | 机器学习特征选择方法总结(附代码)
- 机器学习工程化,企业 AI 的下一个起点
- 值得收藏!2023 年,你应该知道的所有机器学习算法~
- TensorFlow 机器学习秘籍第二版:9~11
- Linux下查看机器名称的简便方法(linux查看机器名称)
- 使用LibSVM在Linux下实现机器学习(libsvmlinux)
- 对话AWS副总裁Swami:机器学习正处在Day one,但已无处不在
- 从命令行轻松实现Linux机器的联网(linux 联网 命令行)
- Redis集群以两台机器实现高可用(两台redis做集群)
- 一台机器,多人管理Redis(一台机器 多个redis)
- 阿里发布机器学习平台PAI2.0,Hinton带头在加拿大设立“向量学院” | AI科技评论周刊
- Go语言实现机器大小端判断代码分享