机器学习证明了它在商业上价值.docVIP

机器学习证明了它在商业上价值 　　边缘上的人工智能：机器学习将成为主流，早期采用者得到了商业利益 机器学习热得不能再热了。机器学习作为一种人工智能，使得计算机能够学习执行任务，进行预测，而不需要详细的编程，这一技术在众多的流行技术中非常火，但对于大多数企业而言仍然是有些遥远的概念。由于技术进步和新出现的体系架构，机器学习可能很快成为主流 咨询公司德勤预计明年机器学习的使用和采用会大幅度增加。这在很大程度上是因为技术越来越普遍了。该公司的必威体育精装版研究显示，全球有超过3亿部智能手机，或者说2017年销售的五分之一以上的智能手机将具有机器学习功能 德勤的技术、媒体和电信业务主管Stuart Johnston说：“以中央处理单元、图形处理单元或者专用现场可编程门阵列形式出现的新芯片技术能够以合适的价格、尺寸和功耗提供?M足智能电话应用的神经网络处理功能。” Johnston说：“机器学习软件增加了这些硬件后，将支持本地程序设计模仿人类大脑的某些结构和功能，能够应用于诸如室内导航、图像分类、增强现实、语音识别和语言翻译等领域。从日常用户的角度来看，这意味着复杂的任务会更容易，更加个性化，更快速，隐私性也更好。” 各行业的公司已经在使用或者试验机器学习技术。下面来看看三家公司怎样利用机器学习获得巨大的商业效果 把希望“钉”在数据丰富的图像上 社交媒体网站Pinterest（拼趣）在2014年开始涉猎机器学习技术，开始时主要投入到计算机视觉技术上，并建立了一个工程师小组，工作重点是重塑人们发现图像的方式 不到一年后，该公司推出了“视觉有哪些信誉好的足球投注网站”，这是一种不需要文本查询来有哪些信誉好的足球投注网站信息的新工具。Pinterest的数据科学主管Mohammad Shahangian说：“第一次，视觉有哪些信誉好的足球投注网站让人们拥有了获得结果的一种新方法――即使他们找不到合适的词汇来描述他们要寻找什么。” 视觉有哪些信誉好的足球投注网站应用了深度学习技术――这是一种版本的机器学习技术，它采用了深度神经网络，通过视觉有哪些信誉好的足球投注网站，Pinterest自动地探测任意一副图像中的物体、颜色和模式，并推断出相关的物体。Shahangian说，Pinterest每月除了20亿次的文字有哪些信誉好的足球投注网站外，还有超过2亿次的视觉有哪些信誉好的足球投注网站 2016年夏天，视觉有哪些信誉好的足球投注网站演变为Pinterest推出的物体探测，它实时查找钉图（pin图）中的所有物体，并提供相关的结果 Shahangian说：“今天，视觉有哪些信誉好的足球投注网站已经成为我们最常用的功能之一，每月会有数亿次的视觉有哪些信誉好的足球投注网站，数十亿的物体被检测出来。现在，我们在视觉发现基础设施上引入了三种新产品。” Pinterest拥有互联网上最大的数据丰富的图像库之一。Shahangian说：“我们使用机器学习技术不断地对750亿个动态物体进行排名和衡量，从可购买的钉图到视频，并在最合适的时候为适当的人显示正确的钉图。我们的核心焦点是帮助人们发现引人注目的内容，例如要购买的产品、要制作的食谱、去尝试的项目等，机器学习帮助我们为人们提供更个性化的体验。” Shahangian说，Pinterest在扩展其国际用户群时，发现无论人们住在哪里、说什么语言、兴趣是什么，为他们提供个性化的服务是最重要的。他说：“使用机器学习模型，我们在过去一年中将美国以外国家的本地图钉（pin）数量提高了250%。现在，每月访问Pinterest的1.5亿人都会看到与他们的国家和语言最相关的图钉。” 此外，机器学习可以预测网站上促销图钉的相关性及其表现，采用企业的促销理念来帮助改善用户体验 Shahangian说：“我们最近在建议候选渠道中增加了深度学习，进一步提高了有关图钉的相关度。Pinterest工程师已经开发了一种可扩展的系统，随着我们产品和人们兴趣而不断发展，所以我们能够呈现出最相关的建议。通过应用这种新的深度学习模型，早期测试显示，相关图钉的交易全球增长了5%。” Shahangian说：“Pinterest正在不断地开发必威体育精装版的机器学习技术，以便构建视觉发现引擎，包括推进物体探测的发展，给世界各地的人们提供不断增长的数据库以及全世界数据丰富的图像。” 构建高维模型 另一家使用机器学习技术的公司是软件提供商Adobe Systems，据Adobe Research副总裁Anandan Padmanabhan的说法，他们多年来一直使用监督和非监督机器学习以及统计模型来帮助其业务的运行 随着Adobe的业务向基于云的订阅服务的过渡，两个基本推动因素导致公司内需要大规模的机器学习：在线渠道成为获取客户的主要来源，以及促进产品接触和留住数百万客户的需求。此外，通过机器学习，采集到的关于客户与某些产品接触的数据信息更详细了 Padmanabhan说：“Adobe通过产品