机器学习是我们现代世界最具创新性的技术之一。在当下，数据量巨大，很难对数据进行排序、分类或发现其中的关联，而机器学习可以轻松完成这项任务。
谷歌、Netflix等世界顶级公司以及几乎所有电子商务公司都在使用机器学习来维护其数据。市场研究预测，未来几年机器学习将呈上升趋势。人工智能也使用机器学习和数据科学进行自主决策。
数据科学和机器学习技术正在推动多个行业的创新和决策。我们将讨论机器学习和人工智能在多个行业中应用的一些令人兴奋的应用和趋势。
网络安全是指处理通过互联网传输的硬件、软件和数据所面临威胁的方法。网络安全影响着当今现代经济的各个方面。数据泄露和黑客入侵大公司获取用户数据会造成不可逆转的损害。预计2021年这种情况将继续增加。
机器学习可以根据过去的经验检测模式并推断出新的行为。然而，在这种情况下，欺诈和异常检测算法旨在检测个人的异常行为，将其标记为潜在的违规和威胁。
随着连接到互联网的产品被融入日常用品中，能够自动检测并提醒用户危险活动的进一步发展将有所帮助。
我们正在自动化机器学习，这将是初学者和经验不足的工程师轻松使用机器学习语言的巨大成就。这一发展也将帮助数据科学家以更少的精力更准确、高效地创建机器学习模型。
使用自动化机器学习等工具，我们可以在机器学习算法方面没有太多经验的情况下，创建更准确、高效的机器学习模型。通过自动化机器学习，我们可以在不了解机器学习复杂性的情况下进行更多更改。
人工智能将继续推动医疗保健和生物技术应用的发展。机器学习算法分析的生物医学数据集比手动分析可能的数据集更多。已经开发出几种模型，其在诊断患者方面与人类一样好甚至更好。
此外，随着从人体样本中获得更多数据，可以作为各种疾病指标的生物标志物将有助于推进精准医疗。这些算法将使医生能够更好地将患者分组，以便进行更有效的特定治疗。
物联网是指融入日常物品中的各种传感器和软件，这些传感器和软件通过互联网在设备和服务器之间交换数据。
自然语言处理领域的创新，即我们试图教会计算机如何理解语言，在亚马逊的Alexa和苹果的Siri的帮助下持续改进，并且越来越擅长理解更多语言和口音。
随着消费者继续采用智能技术，机器学习对于从用户获取数据并将其转化为更高质量的服务、产品以及当然还有销售变得越来越重要。
Alexa甚至会在您需要更多牙膏之前就知道。您的FitBit最终可能会在您出现症状之前预测紧急健康状况。随着更多数据的获取和建模，这些设备将对社会产生重大影响。
金融科技是改善和自动化金融服务交付的技术和创新。
机器学习和数据分析正被用于在已转向线上的传统商店和电子商务商店中个性化和定位用户体验。客户数据用于改善客户体验，预测客户需求，并推荐个性化产品。
公司使用数据分析来改善运营，优化收入，并预测需求以提高利润。
机器学习和人工智能的几个危险和滥用已在2021年引起关注。
自动化是一把双刃剑。算法容易受到偏见的影响，并可能做出错误的决策，例如衡量金融产品的风险以及优先雇用某些个人而非其他人。这可能会伤害来自特定少数群体的个人。
此外，人工智能已被用于操纵和欺骗人类。深度伪造是合成生成的图像/视频，它们损害了人们对媒体的信任，使人难以辨别真伪。
正如我们所看到的，机器学习在生物技术、电子商务、商业甚至天气预报领域都有广泛的适用性和应用，这些应用帮助人们了解灾害。
但任何技术或武器都有两面性，一面造福人类，另一面则会对我们自身造成深刻的负面影响，同样，我们看到机器学习技术可以更完美地用于欺骗人们。
