机器学习在日常生活中是如何使用的？

一些人在日常生活中正在使用机器学习。例如，在网络上浏览，通过搜索来定义我们的偏好、喜好和厌恶。一些信息会被存储在设备上的 Cookie 中；由此，可以计算出用户的行为。它有助于提升用户在网络上的体验并提供相应的建议。

导航系统可以看作是一个使用机器学习的例子，它使用优化技术来计算两个地点之间的距离。毫无疑问，人们将越来越多地使用机器学习。

机器学习是人工智能的一个应用，它使系统能够从经验中学习和改进，而无需明确的编程。

它可以被搜索引擎（如谷歌和必应）用来对网页进行排名或确定向哪个用户展示哪些广告。它可以被社交网络（如 Facebook 和 Instagram）用来为每个用户定制信息流或根据上传的图片对用户进行标记。

它可以被银行用来识别在线交易是否欺诈，以及被电商网站（如亚马逊和 Flipkart）用来推荐用户可能购买的产品。

机器学习的目标是开发一个与人类大脑一样智能的人工智能 (AI) 平台。许多人工智能研究人员认为，可以通过模仿人类大脑学习过程的机器学习算法来实现这一目标。

机器学习在个性化新闻推送、更好地进行社交媒体目标受众广播方面发挥着至关重要的作用。Facebook 需要使用机器学习根据用户的兴趣向用户展示新闻推送，方法是分析用户之前点击过的内容。

Facebook 还会记录用户可以与其联系的朋友、用户访问过的个人资料、用户的兴趣、工作场所等，并通过持续学习，为我们推荐成为朋友的 Facebook 用户。

Facebook 的人脸识别功能也需要机器学习来标记图片中的朋友。Facebook 会分析图片中的姿势和投影，识别特定的特征，然后将它们与朋友列表中的人联系起来。整个过程在机器学习的支持下完成，并且在后台执行得非常快，因此它可以在用户上传图片后立即进行标记。

谷歌和其他搜索引擎需要机器学习来改善我们的搜索结果。每次执行搜索时，后台的算法都会监控用户对结果的反应。如果用户打开前几个结果并在网页上停留较长时间，搜索引擎会认为显示的结果与查询相符。

更新时间: 2022年2月15日

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