今天的大数据世界需要机器学习等技术来帮助处理和分析大量数据。

不同行业对机器学习的需求不断增加：最近由MemSQL和O'Reilly Media调查的1,600个组织中，61％最常选择机器学习/人工智能作为公司明年最重要的数据计划。此外，美通社报道称，2017年至2022年间，全球机器学习市场预计将从$1.41B增长至$8.81B 。

未来几年公司将如何使用机器学习？

越来越多的初创公司在以下领域使用机器学习：

消费者体验

公司（科技巨头和创业公司）正在利用机器学习将他们的产品和服务提升到一个新的水平。

• 更智能的科技产品：谷歌的智能手机Pixel 2在其RAISR（快速准确的图像超分辨率）相机技术中使用机器学习。RAISR通过真实照片进行训练，通过智能猜测来填充丢失的细节，从而增强放大照片的清晰度。
• 更好的应用程序： Neiman Marcus的“Snap.Find.Shop。”应用程序使用户能够拍摄产品图片并自动在线查找和购买产品或类似产品。这种图像识别软件可通过机器学习实现。
• 个性化的客户服务： Simplr成立于2017年，为企业提供客户服务解决方案。他们使用机器学习为电子商务公司自动化和个性化客户服务电子邮件和聊天机器人。他们的解决方案是按需，精确和可扩展的。

企业

通过人工智能和机器学习，公司现在可以更好地解决问题，从保护数据到有效创建网站。

• 企业网络安全： Cylance是一家使用AI和机器学习来解决网络安全问题的公司。他们总部设在奥兰治县，帮助企业和政府防止漏洞和攻击。
• IT服务： LogDNA是一家总部位于加利福尼亚州的机器学习初创公司，截至2018年已筹集了840万美元，它将机器学习应用于IT日志数据，以帮助企业在IT问题发生之前对其进行检测和解决。因此，公司可以降低IT维修成本。
• 电子商务服务： Bookmark是一家通过机器学习设计和创建个性化网站的公司。该服务消除了对潜在昂贵的人工的需求。它以“AiDA”（AI设计助手）技术为后盾，可以检查竞争对手的网站，以帮助Bookmark为其客户优化设计网站。

卫生保健

在接下来的10年中，机器学习预计将在与诊所实验室和诊断公司合作的初创公司中流行。

• 疾病检测： Paige.AI（病理学AI指导引擎）将机器学习与病理学结合起来。该创业公司帮助病理学家处理他们的数据，最终提供见解，使患者能够更快更好地检测疾病。结果将产生知情决策和更准确的预测。
• 概念洞察力： Univfy，总部位于Los Altos CA，通过更准确地预测其成功概率，最大限度地提高女性受孕机会。机器学习用于分析患者健康数据并提供个性化报告，帮助那些患有不孕症的人。
• 临床援助：截至2018年，Bay Labs公司筹集了550万美元用于心血管成像的机器学习，以帮助临床医生通过算法和视频收集更好地解释和执行超声心动图。
• 重复性任务的自动化： CrossChx是一个利用机器学习来简化医疗保健公司大规模重复性任务的组织。其中一些任务包括转移患者数据，处理医疗账单和报告分析。

农业

agtech有很大的发展空间，因为资源通常可以更有效地使用。因此，预计许多创业公司将继续出现在这个行业中。

• 土壤监测： Teralytic是一家成立于2016年的农业科技公司，它使用无线传感器为农民提供优质的土壤数据。这使农民能够通过土壤科学，物联网和机器学习来提高产量并降低成本。
• 能源和水资源管理： Wexus Technologies Inc.是一家总部位于旧金山的创业公司，致力于提高农场的盈利能力和效率。他们专注于使用机器学习来及早发现设备问题以消除风险，跟踪数据以减少浪费并最大化利润，并通过自动化任务节省时间和人力。
• 过程分析： Biome Makers是一家位于旧金山的创业公司，专门为农业和工业流程提供全面的分析。该微生物组启动旨在利用葡萄园微生物帮助酿酒师种植更好的葡萄藤。

由于对机器学习的需求如此之高，投资也不乏：

• 麦肯锡全球研究院发现，2016年人工智能投资的80亿至120亿美元中有近60％用于机器学习。
• 根据IFI索赔专利服务，2013至2017年机器学习专利的复合年增长率为34％。

除了大量投资外，科技行业还将继续看到大量的研发和并购

• 微软，苹果，特斯拉和通用电气等大型科技公司通过自己的研究引领机器学习技术。例如，GE一直在使用机器学习来收集数据并创建工业机器（风车，燃气轮机，喷气发动机）的“数字双胞胎”，从而可以分析和复制机器性能。
• 至于并购，2017年谷歌收购了一个名为Kaggle的流行数据科学平台和社区.Kaggle包含许多开源竞赛，数据集和算法，以培养机器学习教育。现在，通过Kaggle的资源和社区，Google可以更好地将数据科学家聚集在一起，并在机器学习领域取得进一步进展。

这是什么意思呢？

大数据的收集提供了洞察力，使公司能够优化其产品和服务，优化其机器和流程，并比以往更有效地解决问题。有这么多公司从事机器学习，人工智能的这个趋势分支将不可避免地继续对行业产生积极影响。随着越来越多的科技公司进入这些领域，医疗保健，消费者体验，企业和农业都是未来几年值得关注的领域。