机器学习7个主要领域

admin管理员组

文章数量:1663028

https://www.toutiao/a6700529940300825099/

 

机器学习是识别隐藏在数据中的可能性并将其转化为完全成熟机会的技术。巧合的是，机会是促进业务运营并在竞争对手中脱颖而出的因素。

了解机器学习算法如何应用于各个领域以获得可带来合法业务优势的结果至关重要。

在我们之前的文章中，我们已经介绍了机器学习技术的不同方面。现在是时候看看主要的机器学习应用程序及其带来的好处。

主要机器学习应用

数据分析中的机器学习 - CRM，营销分析，受众研究

了解大局是任何希望在选定领域取得成功的公司的要求。数据分析是使其成为可能的卓越工具之一。从本质上讲，数据分析是一个三重过程。它涉及：

• 从不同来源收集数据，
• 从中提取有价值的见解
• 以全面的方式呈现它（即可视化）。

机器学习算法应用于各个阶段，以确保过程的效率和准确性。

• 聚类算法用于探索数据;
• 分类算法用于对数据进行分组，对其进行筛选并得到它的要点;
• 维度降低算法用于可视化数据，即以连贯的形式显示。

从本质上讲，这些数据分析算法构建了一个强大的质量决策框架。

因此，数据分析实际上用于业务运营的每个业务方面。

让我们来看看最常见的。

• 销售和运营计划工具 - 作为统一的仪表板，您可以从中一般而详细地监控操作。换句话说，它是一个使用全面数据分析的紧凑系统。
• 产品分析 - 作为产品使用信息的中心;
• 客户建模和受众细分 - 数据分析用于识别相关细分受众群，以及定义和描述客户的子类别。通过预测分析 - 它还能够在某些情况下为不同类型的用户计算可能的操作过程。
• 市场研究/内容研究 - 作为一组工具来描述您周围的环境，并更好地了解当前的市场情况以及应采取何种措施来充分利用它。

预测分析的机器学习 - 股票市场预测，市场研究，欺诈预防

当谈到通过机器学习获得竞争优势时 - 数据分析是金融的一个方面。金融的另一面是预测分析。这就是机器学习如火如荼的地方。

你看 - 在一个地方获取来自不同来源的数据是一回事，提取见解并展示它的厚度。这是一个过程自动化与一些花哨的技巧。看待未来的发展并相应地规划您的行动是完全不同的事情。

这就是预测分析的用途。这是它的工作原理。

• 数据的先决条件是模式。
• 如果您有足够的有关模式行为的信息，则可以探索一系列模式。这些信息通常被称为“历史数据”。
• 基于提取的见解，该算法可以建立对接下来可能发生的事情的假设并确定特定事件转变的概率。

例如，让我们来看股票价格。由于各种因素，已知特定股票的价格在某些商标附近波动。在计算价格的进一步波动性和计划进一步行动时，会考虑这些因素随时间的这些影响。

总体而言，预测分析广泛应用于以下领域：

• 供应链管理 - 用于控制产品的流程。通常用于零售商业和电子商务，以处理产品库存的需求和供应程序完好无损。
• 股票预测是预测分析的最纯粹用途之一。你有数字，你需要计算一定数字的波动率与各种传入因素的相关性。
• 推荐引擎和内容聚合器应用预测分析，以基于用户的偏好，意图和行为来做出相关内容的假设。内容建议是消费者级别上最基本的服务个性化类型之一。
• 欺诈预防 - 机器学习和预测分析赋予了远见的力量，可以帮助揭露欺诈活动。除此之外，它还可以提供完整的犯罪情况。问题是 - 大多数网络欺诈活动都是在自动算法的帮助下完成的。这些算法以模式工作，可以从数据中提取和预测。预测机器学习算法用于暴露垃圾邮件，帐户劫持，欺诈支付，机器人流量和其他类型的数字欺诈。

服务个性化 - 推荐引擎，用户建模

当服务提供用户想要的东西时，每个用户都喜欢，然后是一些用户。这是用户参与的基本要素，也是在产品与用户之间建立牢固关系的一步。

当所述服务根据最终用户的需求和偏好量身定制时，事情会变得更好。这是个性化的行动，并且涉及很多机器学习。

个性化充分利用可用的用户数据，计算可能性，并将其转化为业务运营的宝贵资产。

最近，个性化功能被广泛用于不同的服务中

• 增加用户对服务的参与度;
• 使整个用户体验更加高效和充实。

为了实现这一点，应用了回归机器学习算法。

• 该方法类似于预测算法，但不是建立某些行动方案的假设，个性化机制根据特定用户的“状态”重新排列服务的呈现。

这是它的工作原理。

• 在使用该服务时，用户会留下偏好，操作，意图，评论和其他内容的详细历史记录。该信息通过他消费的内容和他消费的方式向用户呈现。
• 内容具有描述其价值的某些特征 - 主题，类别，类型，颜色，重量，发布时间 。
• 不同内容的值在不同类型的内容之间创建关系网格。
• 通过机器学习 - 将用户信息和内容信息进行比较和匹配。
• 该操作的结果是假设用户可能喜欢的其他内容，以防他喜欢或不喜欢特定内容。这是与内容重叠的另一个关系网格。
• 结果，用户获得根据他的偏好设计的服务。

总体而言，个性化用于以下领域：

• 内容个性化 - 根据用户的偏好和他与内容的交互来安排新闻源或搜索结果。
• 产品建议 - 基于用户的偏好和行动，结合内容与建议的关系（例如，组合良好的产品 - 如袜子和运动鞋）。
• 广告个性化 - 这个涉及双内容库存有点棘手。您拥有网站的内容广告资源，并且您拥有广告资源。这样可以在整个会话期间展示相关广告。

自然语言处理 - 文本生成，文本分析，文本翻译，聊天机器人

自然语言处理机器学习算法深入了解单词的细节，并从中提取出有价值的东西。而且由于文本是一种原始的数据状态 - 它几乎可以在任何地方以一种形式应用。

为此，NLP应用了广泛的机器学习算法来实现其操作。

• 聚类算法用于探索文本
• 分类算法用于分析其特征
• 分类和聚类涉及解析，分段和标记以构建用于处理进一步处理的模型。
• 回归算法用于在文本生成时确定相关的输出序列。

结果，该算法能够从文本中提取见解并产生原始输出。

商业方面，自然语言处理机器学习算法用于以下领域：

• 一般文字分析。NLP适用于各种内容分类，主题发现和建模操作。这包括解析关键术语的文本，研究语义和确定上下文。（这种技术被Google或DuckDuckGo等搜索引擎以及Buzzsumo等内容营销工具使用）;
• 营销内容文案抄袭检测类似于文本分析，除了它专门寻找异常。该文本分解为在其他地方检查匹配的关键部分。机器学习算法对文本进行比较分析。它可以直接与不同的文档或网络爬行多源比较分析进行比较。Copyscape是执行此类操作的工具之一。
• 新闻摘要，用户配置文件，银行信息和研究摘要的文本摘要。在这种情况下，NLP聚类和分类机器学习算法用于探索文本的语义和上下文并确定文本的关键点。然后，降维ML算法将文本重复为浓缩形式。
• 用于会话界面，自动报告和内容生成的文本生成。在其核心中，NLP模型以知识库（即其实际库存）为基础，并将其用作创建自定义文本的基础。通过聚类和分类ML算法绘制出知识库。
• 在对话UI的情况下，该过程涉及输入分析和后续输出生成（或执行所请求的动作）。
• 在报告生成的情况下，该模型以分析平台为基础，通过降维ML算法以文本形式显示（这种方法可以在Salesforce中看到）。
• 自动内容生成类似地工作，除了呈现的形式适合于特定媒体。一个很好的例子是自动电子邮件和Twitter转发更新;
• 法律/医学文本翻译通过分类和聚类算法应用一般文本分析，然后使用不同语言进行比较分析，以建立语言之间的相关性映射。然后通过相应语言中的相应参考基础来分析整个事物。因此，文本的上下文和语义被转换到另一种语言，同时保留其本质。翻译的是词语的意思而不是词语本身。最突出的例子是谷歌翻译 ;
• 通用和特定于字段的文本更正是文本分析的扩展。就像剽窃检查一样，文本语法修正在引用知识库（即语法）时应用文本的异常分析。然后标记或纠正异常。在特定于字段的文本更正的情况下，还涉及相关术语的附加词汇表。最突出的例子是Grammarly。

情感分析 - 受众研究，客户服务，处理，建议

情感分析是数据分析平台发展的下一步。它更直接地处理客户与产品交互的方式并表达对产品的看法。

情感分析可用于探索与不同类型平台的相互作用的各种反应。为此，系统在基本识别程序之上使用无监督机器学习。

以下是它的工作原理：

• 一般而言，这些词语具有特定的名称。从广义上讲，“好”这个词是一个积极的词，而“坏”一词则是否定的。“
• 然后你有一些描述质量的词

因此，它是基于产品或服务的公司的主要机器学习工具之一，它严重依赖于品牌的力量和公众的看法。

情感分析算法旨在得到语言 - 进入情绪，意见，最重要的是意图。这使其成为以下领域的可行工具：

情绪分析的用例包括：

• 品牌管理 - 使用情绪分析的最基本方式。涉及一个Web scraper框架和一个探索性算法，用于评估所提到的提及以及提及的上下文。
• 扩展产品分析 - 情绪分析用于探索和分析产品周围的情绪，包括客户反馈，评论以及一般品牌提及。
• 基于方面的受众研究情绪分析。由于情感分析挖掘了关于用户对某个产品或主题的态度的额外细节 - 它可以用于扩展受众群体的定义并开发更精确的方法。Salesforce的爱因斯坦平台服务现在尝试了这些功能。
• 客户支持是情绪分析的另一个重要领域。在这种情况下，情感分析机器学习算法有助于在产品的知识库和客户问题之间进行导航。除此之外，通过情绪分析的客户支持可以提供有关用户反复出现的问题，他们对服务的满意度以及对产品的一般态度的扩展分析;
• 情感分析是推荐者引擎中个性化框架的一部分。在这种情况下，情绪分析用于带来细微差别并详细阐述内容的建议。这提高了效率和各种建议。这种做法的最好例子是Netflix的“你可能也喜欢”部分和亚马逊的“人们也购买”子类别。

计算机视觉 - 图像识别，视觉搜索，人脸识别

计算机视觉是机器学习使用中最激动人心的领域之一。如果文本或多或少是原始数据状态 - 图像需要不同的方法。

• 计算机视觉算法通过将图像的特征与可用样本的特征相匹配来描述图像内容。图像被分解为用作参考点的密钥凭证。
• 该过程看起来像这样：自行车的照片被识别为这样，因为训练算法的样本照片的凭证和输入照片的凭证相关联。

特别是计算机视觉和图像识别广泛用于不同的行业。让我们总结最相关的应用程序：

1. Visual Search功能广泛应用于Google和Amazon和Ali Express等电子商务市场等搜索引擎。实质上，视觉搜索算法与文本搜索类似地工作。该图像由ML算法细分为与样本库的凭证进行比较的密钥凭证。除此之外，NLP算法处理图像元数据和其他文本输入（例如放置图像的上下文）。
2. 人脸检测是Facebook和Instagram等社交网络的基石之一。人脸识别背后的方法与视觉搜索类似，不同的是该过程包括两个方面：

• 首先，您可以对脸部的形状进行一般的图像识别。
• 然后，分类算法匹配可用用户群的凭证，并找到其外观与特定照片上的那个匹配的人。

1. 光学字符识别，即OCR，是另一个重要的用例。OCR的主要机制与一般的图像识别相同。不同之处在于，算法通过文本内容进行训练，并通过字体，大小，格式和颜色与文本的视觉呈现相关联。
2. 手写和指纹识别 - 这种类型的计算机视觉将人脸识别框架与OCR机制相结合。就像每张脸一样，手写（特别是签名）和指纹对每个人来说都是独一无二的。该算法可以识别特定功能，然后将其用于验证目的。该技术广泛用于银行业务，其中签名对于操作的验证是重要的。在指纹的情况下 - 这种类型的识别在安全性中被广泛使用作为极端。

计算机视觉背后的关键算法是无监督和监督机器学习算法的组合。

• 第一个聚类算法探索样本数据集的特征，然后对其进行分类。
• 对象的不同样本为特征的描述提供变量并提高识别的准确性。
• 然后使用无监督聚类算法来探索输入图像。
• 在该监督分类算法启动并匹配特征之后，因此执行图像的识别。

机器学习语音识别 - Ai助手，语音到文本，自动字幕

如今，语音识别是一个前沿领域。在某种程度上，该技术类似于计算机视觉; 它花了更多的时间来弄清楚如何有效地分析声音。随着会话界面的出现和虚拟助手的大量采用 - 语音识别变成了一个可行的商机。

应用语音识别的主要领域包括：

• AI Assistants / Personal Assistant应用程序使用自然语言处理来识别输入查询，执行输入和/或撰写输出消息。除此之外，助手还有一个声音样本数据库来执行消息。一个很好的例子是Google智能助理，Alexa或Siri;
• 基于声音的诊断与图像识别非常相似。声音被分解为凭证，然后匹配。有一个比较的声音数据库来检测异常并提出可能的原因。该技术用于医疗保健和汽车行业，以检查患者或产品，并更有效地确定问题的根源。
• 文本到语音/语音到文本的自动字幕 - 这是基本的语音识别应用程序。该技术通常由专门的技术到语音服务（如Transcribe）和虚拟助手（Alexa，Siri，Cortana等）使用。除此之外，这种类型的识别可用于增强视听内容带字幕（例如，YouTube或Facebook自动字幕功能）。

机器学习是需要清楚地了解其在特定业务操作环境中使用其最大效果的能力的技术之一。

本文标签： 机器领域