值得关注的6个机器学习用例

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机器学习的核心是收集和分析特定情况的数据，以便更好地预测哪些响应会产生预期的效果。该程序会评估过去的工作，并相应地调整其行为，以便将来做出更好的决策。这种适应能力给人的印象是程序会“学习”，就像人类可以通过重复学习来完成任务一样。

人工智能与机器学习实例

虽然机器学习算法是人工智能的一个应用，但并非所有人工智能系统都被视为机器学习的示例。总的来说，人工智能指的是一系列广泛的技术应用，这些应用允许计算机系统以“智能”的方式来运行，进而使它们动态地适应和响应接近人类行为的情况。大多数机器学习示例都使用算法和快速数据分析来提高性能，但这也只是人工智能概念背后原理的一种应用而已。

2020年值得关注的6个机器学习用例

1、客户服务自动化

管理日益增多的在线客户交互数量已将许多组织推向了崩溃的边缘。他们根本没有足够的客户支持人员来处理收到的大量咨询，而且将问题外包给呼叫中心的旧解决方案对于今天的许多客户来说根本是不可接受的。机器学习算法的进步使得聊天机器人和其他自动化系统能够满足这些需求。通过自动化日常和低优先级的任务，公司可以释放员工来处理更高级别的客户服务。如果实施得当，公司中的机器学习可以简化问题解决方案，并确保客户能够得到帮助，从而使他们成为忠实的品牌拥护者。

2、网络安全

随着网络变得越来越复杂，网络安全专家一直在努力应对不断扩大的安全威胁范围。快速变化的恶意软件和黑客技术很难应对，并且物联网(IoT)设备的激增已经从根本上改变了网络安全格局。攻击可以来自任何地方，任何时间，任何形式。幸运的是，机器学习算法使网络安全努力跟上了这些快速变化的步伐。预测分析使以前所未有的速度识别和缓解威胁成为可能，并且机器学习可以跟踪网络内的用户行为，以




 

（编辑：衡水站长网）

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