机器学习在各领域的典型应用
机器学习在各领域的典型应用
机器学习已经渗透到我们生活的方方面面，从网络安全到医疗保健，从金融到娱乐，其应用领域日益广泛。本文将详细介绍机器学习在各个领域的典型应用，包括具体的技术原理和实际案例，帮助读者全面了解机器学习的广泛应用场景。
1. 艺术创作
机器学习在艺术创作领域的应用主要集中在图像处理方面，其中卷积神经网络（CNN）是最常用的技术。CNN受到人类视觉神经系统启发，擅长处理图像数据。近年来，图像处理方面的创新应用已经涉及图片生成、美化、修复和图片场景描述等多个领域。
Facebook 图片描述应用
Facebook开发了一款可以描述图片内容的应用。该应用通过图像识别技术，使用合成语音来描述图片内容，帮助盲人或视障用户了解图片信息。2018年，该应用获得了美国盲人基金会的海伦凯勒成就奖。
Neural Doodle（神经涂鸦）
Neural Doodle项目使用深度神经网络，让用户可以通过合成方式绘制出精美的图画。其原理是使用卷积神经网络提取模板图片的绘画特征，然后对用户的涂鸦图片进行处理，最后合成一张新的图画。
图像修复
图像修复主要采用对抗神经网络（GAN）和卷积神经网络相结合的技术，可以对图片中的缺失部分进行修复。
PlaNet 神经网络模型
谷歌公司的PlaNet（Deep Planning Network）是一个神经网络模型，可以识别照片中的地理位置。该模型通过将地图网格化，使图片对应于某一网格单元，识别误差距离大约为1131千米。尽管训练样本数量很大，但最终的神经网络模型大小只有377MB。
2. 金融领域
机器学习在金融领域的应用非常广泛，包括信用评分、欺诈检测、股票市场趋势预测和客户关系管理等。
信用评分
信用评分是衡量个人信用的数字表示，银行业通常用它作为支持贷款申请决策的方法。信用评分主要基于职业、薪酬、所处行业和历史信用记录等信息。
欺诈检测
机器学习可以检测和识别用户购买过程中的数千种模式，通过历史数据预测交易中的欺诈行为。
股票市场趋势预测
尽管预测股市非常困难，但可以使用机器学习算法分析上市公司的财务报表，结合第三方资讯，提高预测准确性。具体方法包括使用无监督学习分析市场影响因素，以及使用强化学习寻找最大化收益的策略。
客户关系管理
客户关系管理（CRM）系统结合机器学习，可以优化营销和聊天机器人（智能对话）功能。
3. 医疗领域
机器学习在医疗领域的应用包括糖尿病视网膜病变检测、脑瘤诊断、生物制药和心脏病风险预测等。
糖尿病视网膜病变
通过深度学习检查视网膜图像，可以及时发现致盲性眼病。例如，Open Indirect Ophthalmoscope可通过机器学习进行糖尿病性视网膜病变检测。
脑瘤诊断
机器学习系统可以对大脑样本进行“染色”，帮助诊断患者是否患有脑瘤。
生物制药
麻省理工学院CSAIL利用深度学习发现新的药物组合，对抗新冠。该模型不仅限于新冠，还可用于艾滋病毒和胰腺癌。
心脏病风险预测
研究人员通过分析大量心脏病患者的电子病历，包括疾病史、手术史和个人生活习惯等信息，建立模型预测心脏病风险因素。
4. 自然语言处理（NLP）
自然语言处理是人工智能和语言学领域的分支学科，主要任务是实现人类与机器之间的自然语言沟通。NLP的核心任务包括自然语言理解和自然语言生成。
自然语言理解（NLU）
自然语言理解希望机器具备正常人的语言理解能力，具体包括分词、词性标注、句法分析、文本分类、信息提取等任务。目前，NLU的表现仍远不如人类。
自然语言生成（NLG）
自然语言生成是将非语言格式的数据转换为人类可理解的语言格式，可分为文本到文本、文本到其他和其他到文本三大类。
NLP具体涉及的内容
- 分词：将句子分解成以字词为单位的数据结构，便于后续处理分析。分词方法包括基于词典匹配、基于统计和基于深度学习。
- 词性标注：标注词语的类别（如名词、动词、形容词等），帮助理解词语的句法功能。
- 句法分析：分析句子的句法结构和词汇间的依存关系。
- 文本分类：按照一定的分类体系自动标注类别，应用场景包括新闻主题分类、情感分析、舆情分析和邮件过滤等。
- 信息检索：从存储的文本中找到满足信息需求的材料，应用于网页搜索、邮件搜索等。
- 信息抽取：从文本中抽取出特定的事件或信息，包括实体、关系和事件等。
- 文本校对：对文本进行检测和修复，采用词典和语言模型等技术。
- 问答系统：对于自然语言提出的问题，计算机可以自动给出答案或答案列表，最著名的系统是IBM的沃森系统。
- 机器翻译：克服语言障碍，促进全球化发展，涉及计算机科学、语言学、数学等多个学科。
- 自动摘要：通过提取或抽象方法，生成简洁精炼的内容，目前主流采用基于抽取式的方法。
5. 网络安全
机器学习在网络安全领域的应用主要包括垃圾邮件检测、入侵检测和恶意软件检测等。
垃圾邮件检测
机器学习一直是垃圾邮件检测的重要组成部分，具体方法包括提取邮件技术细节、建立垃圾邮件分类器和使用深度学习模型等。
入侵检测
机器学习在入侵检测领域有悠久的历史，涵盖多种类型的入侵检测方法。
恶意软件检测
恶意软件检测系统通过检查特定文件来确定其是否具有恶意性。例如，IBM研究人员在1996年使用神经网络对引导扇区病毒进行分类。
6. 工业领域
机器学习在工业领域的应用主要集中在质量管理、灾害预测、缺陷预测和故障感知等方面。具体应用包括使用工业机器人实现全自动化生产。然而，机器学习在工业领域也面临一些挑战，包括数据质量、工程师经验、计算能力和算法的不可解释性等问题。
7. 机器学习在娱乐行业的应用
Cinelytic
Cinelytic公司利用机器学习分析电影历史数据，帮助导演等专业人士更好地选角和营销电影。其票房预测模型准确率高达85%。
Valossa
Valossa是一个视频分析平台，可以自动从视频内容中提取亮点，分析视频信息，识别重要人物和活动，并对视频内容进行索引，方便查找特定片段。
广告计划管理器
IRIS.TV公司开发的广告计划管理器（Campaign Manager）可以帮助视频平台实现内容精准分发，提升视频播放次数。