【摘要】机器学习的目的是使计算机能够从数据中学习和改进，而不依赖于程序中的命令。这种学习最终可以帮助计算机建立模型，那么机器学习的应用是什么呢?这是人工智能发展的关键技术，所以你知道机器学习应用技术有哪些？这才是人工智能发展的关键技术。

金融应用程序

随着金融科技初创企业挑战现有企业，金融业正在迅速发展。许多现有的公司严重依赖传统的、低效的方法来提供关于标准化金融产品的建议和业务。人工智能的进步，以及自动化咨询的引入，正在改变这个领域。机器学习模型也取代了传统的预测分析来衡量市场趋势。与传统的投资模型相比，这些模型可以提供更高的准确性，预测市场波动的速度。

现在，机器学习也在帮助金融公司防止财务欺诈。这些模型特别擅长于根据历史数据发现异常情况，并且可以很容易地识别甚至预测欺诈活动。银行正在使用这些模型来提醒客户他们账户中任何不寻常的活动。除了防止欺诈，机器学习可以在风险管理中发挥更大的作用。这些模型可以提高贷款机构信用评级和风险管理的准确性。

医学应用

机器学习和大数据可以利用大量潜在的医疗数据，基于机器学习模型的新应用可以帮助识别疾病并提供正确的诊断。机器学习还可以帮助人类进行基因测序、临床试验、药物发现和开发，以及预测流行病的爆发。

例如，阿里云的ET医学大脑，一位来自世界各地的算法科学家，最近将在该平台的精准医疗竞赛中运用他们的智慧来开发个性化糖尿病治疗的预测模型。

基于人工智能的系统还可以帮助医院改进操作流程和数据管理。令人关切的是，卫生保健专业人员在阅读剂量说明或诊断数据时也会出错。具有图像识别和光学字符识别的智能人工智能系统可以对数据进行双重检查，以确保减少此类错误。

工业应用

机器学习算法支持跨制造生命周期的许多应用，包括产品设计、生产计划、生产优化、分配、现场服务和回收。现在，一些行业正在实施基于人工智能和物联网的解决方案，以便在其孤立分散的SCADA(监控和数据采集)解决方案上实现更大的协同效应。

此外，机器人和自动化机器的使用对制造业来说并不新鲜。基于物联网的先进系统促进了工厂设备机械的预防性维护和维修，基于人工智能的供应链操作技术优化也在不断发展。

AIOps平台

我们大多数人都目睹过IT操作的流程设置，其中IT从业者常常负担过重，每天处理数以千计的事件。这些分析系统未能充分利用IT运营数据的真正潜力，这就是为什么正在转向开发具有更高运营能力的智能系统。AIOps中的高级人工智能算法将事件数据的分析和关联自动化。此外，AIOps可以通过使用实时删除、黑名单和关联事件提要的算法来减少此类事件发生的频率。

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