2020 ：机器学习领域五大潮流

对于许多人来说，机器学习可能是个新词，它在1952年由Arthur Samuel首次提出来，从那以后，不断发展的机器学习成为许多行业领域的首选技术。从机器人流程自动化到技术专业知识，机器学习技术被广泛用于做出预测，并获得宝贵的信息以深入了解业务运营。它被视为人工智能的分支(机器演示的智能)。

机器学习可以定义为对主要依赖模式和推理的统计模型和复杂算法的科学研究。该技术不用依赖任何明确的指示就可以使用，这是其优点。

机器学习的影响很引人入胜，它引起了许多公司的关注，不管是哪种行业。最重要的是，机器学习真正改变了各行各业的基础，让它们变得更好了。

Statista报道，2019年第一季度往机器学习投入了285亿美元，这项技术的重要性可见一斑。

鉴于机器学习很重要，我们列出了2020年会涌入市场的几股潮流。以下是备受期待的机器学习潮流，它们会改变全球众多行业的基础。

当下，数据为王。各种技术的出现促使数据越来越多。无论是汽车业还是制造业，数据正以前所未有的速度生成。但问题是“所有数据都很重要吗?”

为了解开这个谜团，可以部署机器学习，因为它可以借助云解决方案和数据中心对大量数据进行排序。它根据数据的重要性来过滤数据，并取出实用数据，同时摈弃无用数据。这样一来，它节省了时间，企业得以管理支出。

2020年会生成大量数据，许多行业将需要机器学习对相关数据进行分类以提高效率。

据emarketer网站在2019年的调查显示，估计美国1.118亿人将语音助理用于各种用途。因此很显然，语音助理会广泛应用于各行各业。Siri、Cortana、Google Assistant和Amazon Alexa是一些典型的热门智能个人助理。

机器学习与人工智能结合，可以帮助处理业务运营，并确保最高的准确性。因此，机器学习将帮助众多行业轻松完成复杂而重要的任务，同时提高生产力。

预计2020年，越来越多的研究和投资领域会主要集中在开发专门设计的机器学习语音助理上。

每家公司想在竞争激烈的环境下赖以生存，营销是个重要因素。营销在推动预期结果的同时，提升了公司的形象和知名度。但即便借助现有的多个营销平台，想要证明公司存在也变得困难重重。

然而，如果一家公司足够成功，可以从现有用户数据中提取模式，那么该公司很有可能制定成功且高效的营销策略。而为了分析数据，可以部署机器学习来挖掘数据，并评估研究方法以获得更好的结果。

在未来一段时间，预计公司企业会采用机器学习来定义高效营销策略。

最近，网络空间成为了热门话题。Panda Security声称，黑客每天制作大约23万个恶意软件样本，编写恶意软件的意图始终非常明确。由于计算机、网络、程序和数据中心数量众多，检查恶意软件攻击变得更困难了。

幸好我们有机器学习技术，可以通过自动执行复杂的任务并自行检测网络攻击，提供多层保护。不仅如此，机器学习还可以用来对网络安全泄密事件做出反应，减小损害。它可以自动响应网络攻击，无需人工干预。

展望未来，机器学习会用于高级网络防御计划，以遏制并避免损害。

行业分析师已开始对人工神经网络的功能深有体会，这是由于我们所有人都能预见到帮助解决问题的系统所需要的算法突破。在这里，人工智能和机器学习可以解决需要探索和调控决策能力的复杂问题。一旦这一切迎刃而解，我们就有望体验到前所未有的计算能力。

英特尔、Hailo和英伟达等企业已经做好了准备，通过定制硬件芯片和AI算法的可解释性来支持现有的神经网络处理。

一旦公司搞清楚了运行机器学习算法的计算能力，我们预计会目睹更多的IT巨头，它们会投入巨资来研制处理边缘数据的硬件。