机器学习 (ML)最近已经不仅仅是一个流行词。所有顶级公司都采用了创新技术，谷歌将人工智能作为优先事项，优步将机器学习与 Uber Eats 相结合，无数研究实验室在世界各地开放。

机器学习是如何变得如此强大的？它如何改变我们的日常生活，以及未来会发生什么？这篇文章既是记忆的小径，也是机器学习即将到来的趋势背后的一瞥。

机器学习的演变
有时，令人惊讶的是，创造力和为我们的日常生活增加更多便利的愿望如何启动人类历史如此强大的分支。在 17 世纪设计第一台机械计算器时，这位法国少年可能从未梦想过这一刻会成为机器学习历史的起点。

后来，更雄心勃勃的发现和设备导致了机器学习的所有当前力量和荣耀。以下是机器学习历史上最重要的里程碑：

1679年，二进制系统诞生
Ada Lovelace 于 1842 年创造了第一个计算机算法，成为有史以来第一个程序员
1936年，图灵设计了万能机的概念
1947年，第一个神经网络诞生
2006年，“深度学习”一词是基于神经网络研究创造出来的
2011 年，一台 Watson 计算机赢得了 Jeopardy
2012 年是谷歌大脑发布和人脸阅读显着改进的一年
2016 年，自然语言处理 (NLP) 的概念成为广泛讨论的发展载体。从那时起，聊天机器人现在可以像人类一样回复消息。
这当然不是过去几十年开发的所有令人兴奋的机器学习创新的完整列表。然而，很明显，机器学习创新正在以令人印象深刻的速度增长。

顶级机器学习用途
直到最近，机器学习还没有在科技行业之外广泛使用。然而，到过去十年末，ML 应用程序进入了安全、医疗保健、教育和多个其他行业。

让我们来看看最流行的机器学习用途：

1. 社交媒体

Facebook 是有前途的机器学习创新的主要采用者之一。该平台使用人脸识别来允许人们在帖子中标记朋友。此外，深度学习分析用户上传的所有图片并自动标记它们。

2. 个性化零售

亚马逊产品推荐等工具很大程度上基于机器学习。采用深度学习是公司的一大举措。根据最近统计数据，产品推荐约占零售商收入的 35%。

3.欺诈检测

信用卡诈骗是金融行业的一大难题，导致320亿美元在损坏。与金融机构使用的基于规则的传统方法相比，机器学习是检测欺诈企图的一种更有效的方法。

以下是在预防欺诈中采用机器学习的方式：

寻找可能是潜在欺诈危险信号的隐式数据相关性
在没有人工监督的情况下检测欺诈场景
提高欺诈检测和应急计划实施的速度
4. 创作艺术品

机器学习允许计算机处理音乐、文学或艺术，并根据数百万个参考创建原始样本。尽管人们普遍认为机器缺乏创造力，但事实是，它们的艺术作品可能非常鼓舞人心。

以下是艺术领域最有前途的机器学习应用：

IBM 的 Watson 成为优秀的厨房厨师并从头开始创建食谱
在分析了数百个高迪的雕塑，IBM 的 Watson 能够以艺术家的风格创作原创作品
机器学习允许计算机写音乐
5. 医疗保健

几年来，世界各地的医生都在使用机器学习来检测癌症和其他疾病的早期阶段。例如，在中国，一个机器学习工具每年分析数千次 CT 扫描，从而为医生节省更多时间进行手术治疗和术后护理。

此外，谷歌对人脑的研究导致了深脑— 一种模仿人脑工作方式的算法。这一进步可以更多地阐明阿尔茨海默氏症、痴呆症和其他不为人知的疾病的性质。

机器学习的未来

考虑到机器学习的快速发展，难怪世界各地的公司都押注在这些技术上。既然数十家公司正在成为 AI 优先，我们可能会在未来 5-7 年内看到数十种 ML 创新。

机器学习工程师社区对最近的未来有何期望？这些将是未来技术进步的支柱。

1.计算机视觉

在过去的 3-5 年里，人脸识别的精度急剧提高，使科学家从 26% 的错误率早在 2011 年到今天的 3% 左右。未来，人脸识别的质量肯定会提高，让计算机成为人眼的有力替代品。

计算机视觉质量的提高将扩大机器学习在医疗保健、安全、艺术和零售领域的应用范围。

2. 自然语言处理

自然语言处理（NLP）是另一个将在未来以惊人速度发展的领域。最新的也是最受关注的自然语言处理算法之一，BERT，帮助谷歌提高搜索排名的质量，确保每个互联网用户都能直接访问相关内容。

科学家在 NLP 方面取得的进展将影响实时翻译的质量，以至于我们可能会看到人工翻译在不久的将来会过时。

3. 多功能机器学习模型

2020 年，大多数机器学习应用都是分散的和小众的。有用于图像识别、数据排序或自然语言处理的单独设备。然而，就像收音机、电视、计算器和其他机器如何成为计算机中的一个一样，科学家们相信多功能机器学习模型的想法。

这样的设备将允许用户根据手头的任务在不同的机器学习工具之间切换，类似于我们在网络上切换标签的方式。

结论
机器学习在我们日常生活的方方面面都发挥着重要作用。我们已经使用算法来挑选我们的下一个 Netflix 狂欢，在 Facebook 帖子中标记朋友，并找到新的亚马逊产品推荐。

从教育到医疗保健，KNN、梯度提升或决策树等机器学习算法已被证明是人类可靠的助手。未来，我们将在更大程度上感受到创新技术对我们生活的影响——世界对这些变化充满期待。

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