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機器學習——現實生活中的例子
機器學習透過自動化流程、預測結果和在大資料集中發現模式，改變了各個行業。機器學習的一些現實生活中的例子包括虛擬助手和聊天機器人，例如谷歌助手、Siri和Alexa，推薦系統、特斯拉自動駕駛儀、IBM的沃森腫瘤學等。
我們大多數人認為**機器學習**與關於未來派機器人的複雜技術有關。令人驚訝的是，我們每個人都在或多或少地每天使用機器學習，例如谷歌地圖、電子郵件、Alexa等。在這裡，我們提供機器學習的頂級現實生活例子：
- 虛擬助手和聊天機器人
- 銀行和金融領域的欺詐檢測
- 醫療保健診斷和治療
- 自動駕駛汽車
- 推薦系統
- 目標廣告
- 影像識別
讓我們詳細討論上述機器學習的現實生活例子：
虛擬助手和聊天機器人
自然語言處理 (NLP) 是一個專注於理解和生成人類語言的機器學習領域。NLP 用於虛擬助手和聊天機器人（例如 Siri、Alexa 和 Google 助手）中，以提供個性化和對話式的體驗。機器學習演算法可以分析語言模式並以自然準確的方式響應使用者查詢。
**虛擬助手**是透過語音指令與使用者互動的機器學習應用。它們用於替代人工助理執行的工作，包括撥打電話、安排約會或大聲朗讀電子郵件。我們日常生活中最常用的虛擬助手是**Alexa、Apple Siri 和 Google 助手**。
**聊天機器人**是旨在與使用者進行對話的機器學習程式。此應用程式旨在替代客戶服務的職能。網站廣泛使用它來提供資訊、回答常見問題以及提供基本的客戶支援。
銀行和金融領域的欺詐檢測
機器學習不僅用於簡化事物，還用於安全目的，例如欺詐檢測。這些演算法在包含不良或欺詐活動的資料集上進行訓練，以識別這些事件的相似模式，並在將來發生時檢測到它們。
這些演算法可以分析交易資料並識別表明欺詐的模式。例如，信用卡公司使用機器學習來識別可能存在欺詐的交易，並即時通知客戶。銀行還使用機器學習來檢測洗錢、識別賬戶中的異常行為以及分析信用風險。
機器學習演算法廣泛應用於金融行業以檢測欺詐活動。一個現實生活中的例子是**PayPal**，它使用機器學習來改進其平臺上的授權交易。
醫療保健診斷和治療
機器學習在醫療保健中的應用多種多樣，其影響也多種多樣。機器學習和醫學的結合旨在提高醫療保健的效率和個性化程度。其中一些包括個性化治療、患者監測和醫學影像診斷。
機器學習演算法可以分析醫學資料（例如 X 光片、MRI 掃描和基因組資料）以輔助疾病診斷。這些演算法還可以根據患者的病史和基因構成來確定最有效的治療方法。例如，**IBM 的沃森腫瘤學**使用機器學習來分析病歷並推薦個性化的癌症治療方案。
自動駕駛汽車
自動駕駛汽車使用機器學習來部分替代人類駕駛員。這些車輛旨在到達目的地，避開障礙物並響應交通狀況。自動駕駛汽車使用機器學習演算法來導航並在道路上做出決策。這些演算法可以分析來自感測器和攝像機的資料，以識別障礙物並決定如何響應。
自動駕駛汽車有望透過減少事故和提高效率來徹底改變交通運輸。特斯拉、Waymo 和 Uber 等公司正在使用機器學習來開發自動駕駛汽車。
特斯拉的自動駕駛汽車安裝了特斯拉視覺系統，該系統使用攝像頭、感測器和強大的神經網路處理來感知和理解周圍的環境。自動駕駛汽車中機器學習的一個現實生活中的例子是**特斯拉自動駕駛儀**。自動駕駛儀是一種高階駕駛輔助系統。
推薦系統
亞馬遜和奈飛等電子商務平臺使用推薦系統（機器學習演算法）根據使用者的瀏覽和觀看歷史向用戶提供個性化推薦。這些推薦可以提高客戶滿意度並增加銷售額。機器學習演算法可以分析大量資料以識別模式並預測使用者偏好，使電子商務平臺和娛樂提供商能夠為其使用者提供更個性化的體驗。
機器學習的這一應用用於縮小範圍並預測人們在越來越多的選擇中尋找什麼。一些流行的推薦系統現實世界例子如下：
- **Netflix –** Netflix 的推薦系統使用機器學習演算法分析使用者的觀看歷史、搜尋行為和評分，以推薦電影和電視節目。
- **亞馬遜 –** 亞馬遜的推薦系統根據使用者先前檢視過的產品、購買的產品以及新增到購物車中的商品做出個性化推薦。
- **Spotify –** Spotify 的推薦系統根據使用者的收聽歷史、搜尋和喜歡的歌曲等推薦歌曲和播放列表。
- **YouTube –** YouTube 的推薦系統根據使用者的觀看歷史、搜尋、喜歡的影片等推薦影片。機器學習演算法會考慮許多其他因素來做出個性化推薦。
- **領英 –** 領英的推薦系統根據使用者的個人資料、技能等推薦工作、聯絡等等。機器學習演算法會考慮使用者的當前工作資料、技能、位置、行業等來做出個性化的工作推薦。
目標廣告
定向廣告使用機器學習從資料驅動中獲得見解，以根據個人或群體的興趣、行為和人口統計資訊定製廣告。
影像識別
影像識別是計算機視覺的一個應用，它需要不止一項計算機視覺任務，例如影像分類、目標檢測和影像識別。它廣泛應用於人臉識別、視覺搜尋、醫學診斷、人員識別等等。
除了這些例子，機器學習還被應用於許多其他領域，例如能源管理、社交媒體分析和預測性維護。機器學習是一個強大的工具，它有可能徹底改變許多行業，並改善全世界人民的生活。