對于許多人來說，機器學(xué)習(xí)可能是個新詞，它在1952年由Arthur Samuel首次提出來，從那以后，不斷發(fā)展的機器學(xué)習(xí)成為許多行業(yè)領(lǐng)域的首選技術(shù)。從機器人流程自動化到技術(shù)專業(yè)知識，機器學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛用于做出預(yù)測，并獲得寶貴的信息以深入了解業(yè)務(wù)運營。它被視為人工智能的分支（機器演示的智能）。

機器學(xué)習(xí)可以定義為對主要依賴模式和推理的統(tǒng)計模型和復(fù)雜算法的科學(xué)研究。該技術(shù)不用依賴任何明確的指示就可以使用，這是其優(yōu)點。

機器學(xué)習(xí)的影響很引人入勝，它引起了許多公司的關(guān)注，不管是哪種行業(yè)。最重要的是，機器學(xué)習(xí)真正改變了各行各業(yè)的基礎(chǔ)，讓它們變得更好了。

Statista報道，2019年第一季度往機器學(xué)習(xí)投入了285億美元，這項技術(shù)的重要性可見一斑。

鑒于機器學(xué)習(xí)很重要，我們列出了2020年會涌入市場的幾股潮流。以下是備受期待的機器學(xué)習(xí)潮流，它們會改變?nèi)虮姸嘈袠I(yè)的基礎(chǔ)。

1.監(jiān)管數(shù)字數(shù)據(jù)

當下，數(shù)據(jù)為王。各種技術(shù)的出現(xiàn)促使數(shù)據(jù)越來越多。無論是汽車業(yè)還是制造業(yè)，數(shù)據(jù)正以前所未有的速度生成。但問題是“所有數(shù)據(jù)都很重要嗎？”

為了解開這個謎團，可以部署機器學(xué)習(xí)，因為它可以借助云解決方案和數(shù)據(jù)中心對大量數(shù)據(jù)進行排序。它根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性來過濾數(shù)據(jù)，并取出實用數(shù)據(jù)，同時擯棄無用數(shù)據(jù)。這樣一來，它節(jié)省了時間，企業(yè)得以管理支出。

2020年會生成大量數(shù)據(jù)，許多行業(yè)將需要機器學(xué)習(xí)對相關(guān)數(shù)據(jù)進行分類以提高效率。

2.機器學(xué)習(xí)用于語音助理

據(jù)emarketer網(wǎng)站在2019年的調(diào)查顯示，估計美國1.118億人將語音助理用于各種用途。因此很顯然，語音助理會廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。Siri、Cortana、Google Assistant和Amazon Alexa是一些典型的熱門智能個人助理。

機器學(xué)習(xí)與人工智能結(jié)合，可以幫助處理業(yè)務(wù)運營，并確保最高的準確性。因此，機器學(xué)習(xí)將幫助眾多行業(yè)輕松完成復(fù)雜而重要的任務(wù)，同時提高生產(chǎn)力。

預(yù)計2020年，越來越多的研究和投資領(lǐng)域會主要集中在開發(fā)專門設(shè)計的機器學(xué)習(xí)語音助理上。

3.用于高效營銷

每家公司想在競爭激烈的環(huán)境下賴以生存，營銷是個重要因素。營銷在推動預(yù)期結(jié)果的同時，提升了公司的形象和知名度。但即便借助現(xiàn)有的多個營銷平臺，想要證明公司存在也變得困難重重。

然而，如果一家公司足夠成功，可以從現(xiàn)有用戶數(shù)據(jù)中提取模式，那么該公司很有可能制定成功且高效的營銷策略。而為了分析數(shù)據(jù)，可以部署機器學(xué)習(xí)來挖掘數(shù)據(jù)，并評估研究方法以獲得更好的結(jié)果。

在未來一段時間，預(yù)計公司企業(yè)會采用機器學(xué)習(xí)來定義高效營銷策略。

4.提升網(wǎng)絡(luò)安全

最近，網(wǎng)絡(luò)空間成為了熱門話題。Panda Security聲稱，黑客每天制作大約23萬個惡意軟件樣本，編寫惡意軟件的意圖始終非常明確。由于計算機、網(wǎng)絡(luò)、程序和數(shù)據(jù)中心數(shù)量眾多，檢查惡意軟件攻擊變得更困難了。

幸好我們有機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以通過自動執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)并自行檢測網(wǎng)絡(luò)攻擊，提供多層保護。不僅如此，機器學(xué)習(xí)還可以用來對網(wǎng)絡(luò)安全泄密事件做出反應(yīng)，減小損害。它可以自動響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)攻擊，無需人工干預(yù)。

展望未來，機器學(xué)習(xí)會用于高級網(wǎng)絡(luò)防御計劃，以遏制并避免損害。

5.更快的計算能力

行業(yè)分析師已開始對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能深有體會，這是由于我們所有人都能預(yù)見到幫助解決問題的系統(tǒng)所需要的算法突破。在這里，人工智能和機器學(xué)習(xí)可以解決需要探索和調(diào)控決策能力的復(fù)雜問題。一旦這一切迎刃而解，我們就有望體驗到前所未有的計算能力。

英特爾、Hailo和英偉達等企業(yè)已經(jīng)做好了準備，通過定制硬件芯片和AI算法的可解釋性來支持現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。

一旦公司搞清楚了運行機器學(xué)習(xí)算法的計算能力，我們預(yù)計會目睹更多的IT巨頭，它們會投入巨資來研制處理邊緣數(shù)據(jù)的硬件。

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