数据结构
网络
关系型数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
时尚研究
法律研究人工智能的影响和示例
人工智能涉及到对计算机进行编程，使其能够检测新数据中的模式，根据用户输入做出决策，并根据用户输入提供输出。并非所有规则都明确定义，开发人员期望机器通过经验学习这些规则，使用奖励-惩罚机制。
机器学习的应用
人工智能已经取得了长足的进步，例如自动驾驶汽车、机器人、物体和面部识别等等。
近年来，开发出了更准确的算法，可以帮助提供更准确的输出。
由于人工智能领域的改进，由于聊天机器人的出现，医疗保健的改善和质量提高，物体识别等等，减少了琐碎的人机交互（客户与服务代理的沟通）的数量。
由于可以从数据中检测到模式，因此可以计划所需的资源，并可以有效地利用这些资源。这样，机器学习也使企业具有成本效益。
基于企业销售额的预测可以更准确，从而带来更好的结果。它还可以帮助在困难时期管理资源。
机器学习可以帮助在欺诈发生之前检测到欺诈，并防止欺诈性交易，从而使企业免受重大损失。这些威胁的种类繁多，具体取决于业务的性质。
业务的一个重要方面是以更好的方式管理不断涌入的数据，充分利用这些数据并从中提取见解，以便将其用于组织的利益。无监督机器学习算法正是这样做的。它们不需要被明确告知提取特定的模式，因为它们在非结构化数据上也能很好地工作。
当数据得到充分利用并从中提取有意义的见解时，它可以帮助做出更好的决策，最终提高收入。
可以识别数据中的模式，这将有助于提高企业的收入。
与数据安全一样，机器学习算法可以帮助区分有用数据和无用数据（以电子邮件等形式）。这确保企业不会将资源浪费在过滤数据上，而是将相关数据用于充分利用。
医疗保健组织可以使用复杂的工具，根据患者的病史在更短的时间内获得准确的结果。
机器学习的示例和增强
现在让我们看一些示例和增强功能
增强用户体验 - 人力资源可以得到有效利用，而不是与代理讨论琐碎的属性。这些已被聊天机器人取代。
家庭助手 - 开发了像 Alexa 这样的应用程序，这些应用程序使用基于语音的输入来生成输出。
家庭自动化 - 利用物联网和机器学习，根据用户的移动，可以控制家中的物体。
物体识别 - 在自动交通检测中，可以实时更准确地识别物体。
自动驾驶汽车 - 特斯拉等公司正在通过自动化汽车驾驶来利用机器学习的发展成果。
机器人 - 机器人可以用于危险任务，而不是人类。
减少错误 - 由于计算机更擅长计算，因此错误的数量减少了。
500 次浏览
