机器学习是技术领域的一个热门词汇。机器学习有助于学习和分析大量数据，从中学习模式，并根据数据做出决策，这些决策被称为数据驱动决策。
我们日常生活中使用的许多应用程序都应用了机器学习技术，但我们却不知道。机器学习是我们现代世界中发展最快的技术之一；它将是技术领域的下一次革命。
在学习机器学习之前，我们需要了解机器学习在实际世界中的应用。在本教程中，我们将介绍一些著名且日常使用的、基于机器学习的应用程序。
像Facebook、Twitter等社交媒体都在使用机器学习进行数据分析和预测。我们使用的朋友推荐、类似视频、推荐页面和群组，其内部都在使用机器学习完成工作。Facebook会持续检查您的点赞、访问页面、群组和视频，使用机器学习算法分析数据，并利用预测结果为您推荐视频、群组、页面和朋友。
其次，Facebook还进行人脸识别。您有没有想过，当您上传照片时，Facebook是如何立即识别出其中的朋友并提供标签选项的？这涉及大量的后端功能，但总的来说，它是机器学习的一个应用。
Facebook使用的是名为Deep Face的技术，它分析照片数据，识别其中的相似模式，并将其与您朋友列表中的照片进行比较，这涉及一个复杂的流程，正如我们之前所说；它是机器学习的一个应用。
如今，我们大多使用语音命令，例如Google中的语音搜索，这就是机器学习的一个应用。像Google语音、Siri、Alexa等属于语音识别的应用，都使用机器学习进行语音处理。
当我们说话时，系统会将语音转换为文本，这通常被称为语音识别。现在我们使用机器学习算法来分析和学习数据并做出决策。
如今，当我们要去一个地方时，第一件事就是打开Google地图获取路线和交通状况。Google地图会预测交通状况，并提供到达目的地的最短时间路径。
您有没有想过Google地图是如何预测交通的？它使用两个输入来分析交通，即车辆的实时位置和过去几天到达某个位置的平均时间。
数据经过处理、分析并从中学习到一些模式。然后预测输出，这显然是机器学习的一个应用。
您有没有想过，一封电子邮件是如何自动过滤到我们的收件箱或垃圾邮件文件夹的？我们总是只在垃圾邮件文件夹中收到垃圾邮件，而在收件箱中以单独的标题收到重要邮件。这就是机器学习的一个应用。
Gmail是如何进行垃圾邮件过滤的？
机器学习算法也用于恶意软件检测。
在线交易使用机器学习进行安全操作。我们每天都在进行在线交易，有许多欺诈者试图通过虚假身份、虚假账户、虚假网站等方式在线进行欺诈，并可能在交易过程中窃取我们的钱财。
机器学习算法帮助我们保护交易。对于每次交易，输出都被转换为一些哈希值。在真实的交易中，这个值会遵循特定的模式；而在欺诈交易中，则不会有特定的模式。因此，机器学习可以很容易地识别欺诈行为并采取必要的措施。
我们使用机器学习进行模式识别和预测。机器学习的这种适用性被用于天气预报和股票预测。
机器学习算法可以分析和学习大量数据，并能预测准确有效的结果，这些结果将用于这两种应用。
医疗保健存在各种问题，包括高昂的间接成本、维护隐私和安全、简化记录保存以及改善患者预后。健康信息学利用信息技术来改善患者预后并优化医疗保健领域的管理。
将机器学习应用于诊断技术是一个新兴且令人兴奋的领域。在2017年的一篇论文中，Esteva等人训练了一个深度神经网络，使用了13万张皮肤病图像，其表现与21位经过董事会认证的皮肤科医生一样准确。其他经FDA批准的基于人工智能的医疗设备也开始出现，用于治疗其他疾病。
如果您曾经与亚马逊的Alexa或Google的Nest智能音箱互动过，那么您就已经与聊天机器人互动过了。聊天机器人是一种模拟和解释人类语言的程序。这使得人类可以像与人交谈一样与他们的电子设备进行互动。这项技术由于自然语言处理的进步而不断发展，自然语言处理是人工智能的一个子领域，它允许计算机理解人类语言。
聊天机器人正在文本和语音理解的基础上构建。最近，它们已经取代了客户服务人员，用于处理常见问题或不复杂的任务。
这项新兴技术利用机器学习算法进行工作。例如，特斯拉公司利用机器学习算法来分析和学习数据。利用这些数据预测，它可以识别人物、物体、汽车以及到达目的地的最便捷路线。
我们日常生活中都使用亚马逊、Flipkart等电子商务网站，以及Netflix等视频网站。机器学习在这些网站中发挥着重要作用。您是否曾好奇这些网站是如何为我们推荐产品的？它使用机器学习算法来分析我们的购物模式和搜索数据，并预测我们可能感兴趣的产品。
这种方法也用于广告。当我们在Google或其他搜索引擎中搜索某些内容时，它们也会使用机器学习算法向我们展示相关的广告。
如果要使用任何技术创建解决方案，我们需要了解问题。为了更好地了解问题，这里有一些问题可以帮助您思考：
一旦您对问题有了很好的理解，我们不仅需要知道我们的客户是谁，还需要识别我们的竞争对手。这里有一些问题需要深思：
现在是时候为你的问题开发一个数据库和机器学习解决方案了。这部分的时间框架是可变的，但它会是值得的。
