尽管是一个热门话题，但机器学习这个词经常与人工智能的概念互换使用。事实上，机器学习是人工智能的一个子领域，它基于可以从数据中学习并在最少或无需人工干预的情况下做出决策的算法。


许多公司已经开始使用 机器学习算法 ，因为它们有可能做出更准确的预测和业务决策。2020 年，  为机器学习公司筹集了31 亿美元的资金。机器学习有能力带来跨行业的变革。

随着机器学习在我们今天的生活中如此突出，很难想象没有它的未来。以下是我们对 2021 年及以后机器学习发展的预测。

量子计算可以定义机器学习的未来
量子计算是一项有可能提升机器学习能力的进步。量子计算允许同时进行多状态操作，从而实现更快的数据处理。2019 年，谷歌的 量子处理器 在 200 秒内完成了一项任务，这需要世界上最好的超级计算机 10,000 年才能完成。

量子机器学习可以改进对数据的分析，获得更深刻的见解。与通过更传统的机器学习方法相比，这种提高的性能可以帮助企业获得更好的结果。

到目前为止，还没有商用的量子计算机可用。然而，少数大型科技公司正在投资技术，量子机器学习的兴起并不遥远。

AutoML 将促进端到端模型开发过程
自动化机器学习或 AutoML 正在自动化应用机器学习算法来完成现实生活任务的过程。AutoML 简化了流程，因此个人或企业无需成为机器学习专家即可应用复杂的机器学习模型和技术。

AutoML 使更广泛的受众能够使用机器学习，这表明它具有改变技术格局的潜力。例如，数据科学家可以使用 AutoML 来快速找到他们可以使用的算法，或者是否遗漏了任何算法。以下是 AutoML 可以自动化的机器学习模型的一些开发和部署阶段：

数据预处理—— 提高数据质量，借助数据清洗、数据转换和数据缩减等，将非结构化数据转化为结构化数据。
特征工程 “使用机器学习算法的自动化来帮助根据输入数据创建更具适应性的特征。
特征提取 “使用不同的特征或数据集来产生新的特征，这将改善结果并减少处理的数据量。
特征选择 “只选择有用的特征进行处理。
算法选择和超参数优化 “自动选择最佳的超参数和算法。
模型部署和监控 “基于框架部署模型并通过仪表板监控模型的状况。
关注机器学习中断的行业
医疗保健和制药
医疗保健行业产生大量数据。应用机器学习技术可以极大地促进更好的预测和治疗。

疾病预测。技术的发展改进了对可能疾病的预测和预防，而不是诊断后的治疗。传统的疾病预测方法包括有限数量的变量，例如年龄、体重、身高和性别等。机器学习方法可以根据所进行的研究、患者人口统计数据、健康记录和其他来源分析更广泛的变量，这可以为疾病预测带来更好的结果。
药物发现。药物开发既费时又费钱。根据 最近的一项研究，将一种新药推向市场的平均成本为 9.85 亿美元。使用具有药物化合物化学结构的数据集，机器学习算法可以预测药物化合物对不同细胞系和基因的影响，并检测可能的副作用。使用机器学习将加快药物测试时间，加快将药物推向市场的过程。
电子健康记录。电子健康记录 (EHR) 包含大量不同形式和不同来源的数据。机器学习技术的应用，例如自然语言处理和图像处理，可以帮助将数据转换为标准格式。机器学习驱动的 EHR 有可能简化和增强识别临床模式的过程，从而获得更好的预测结果。
制造业
制造商仅处于采用机器学习的早期阶段。2020 年，只有 9% 的受访者 在其业务流程中利用人工智能。

机器学习工具 可用于各种制造目的，包括监控设备性能和状况、预测产品质量和预测能源消耗。随着机器学习领域的不断进步，我们可以期待在不久的将来有更多的机器人进入制造场所。

在许多其他好处中，在制造中使用机器学习可以降低成本、加强质量控制和改善供应链管理。

汽车和自动驾驶汽车
特斯拉、Waymo 和本田等汽车开发公司正在探索部署自动驾驶汽车的可能性。虽然制造商已经推出了部分自动化的汽车，但全自动汽车仍在开发中。机器学习是可以帮助将这些梦想变为现实的主要技术之一。

深度学习是一类机器学习算法，可以帮助 改善自动驾驶汽车制造中的感知和导航 ，包括路径规划、场景分类以及障碍物和行人检测。

随着新技术的不断发展，可以更有效地使用机器学习算法。机器学习的未来将为企业带来多种机会。确保您的企业已准备好充分利用即将发生的事情。

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