一、机器学习可用在哪些领域？

我们来了解一下机器学习应用程序应用的一些主要行业：

制造业

机器学习可以为制造业的预测性维护、质量控制和创新研究提供支持。机器学习技术还可以帮助公司改进物流解决方案，包括资产、供应链以及库存管理。例如，制造业巨头 3M 使用 AWS Machine Learning 研究创新砂纸。机器学习算法使 3M 研究人员能够分析形状、大小和方向上的细微变化将如何改进研磨性和耐用性。这些建议也会提供制造过程改进信息。

医护及生命科学

可穿戴传感器和设备的激增产生了大量的健康数据。机器学习程序可以分析此信息，并为医生的实时诊断和治疗提供支持。机器学习研究人员正在开发发现癌症肿瘤并诊断眼睛疾病的解决方案，这会对人类健康结果产生巨大影响。例如，Cambia Health Solutions 使用 AWS Machine Learning 为医护初创公司提供支持，让这些初创公司可以为孕妇提供自动化的定制治疗方案。

金融服务

金融机器学习方案改进了风险分析和监管程序。机器学习技术可让投资者分析股市走势、评估对冲基金或校准金融服务产品组合，从而发现新的机会。此外，它还有助于识别高风险贷款客户，减少欺诈问题。  金融软件领导者 Intuit 使用 AWS Machine Learning 系统 Amazon Textract 来创建更个性化的财务管理方案，并帮助终端用户改善他们的财务状况。

零售

零售业可以使用机器学习来改进客户服务、库存管理、追加销售和跨渠道营销。例如，Amazon Fulfillment（AFT）使用机器学习模型来识别放错位置的库存，将基础设施成本降低了 40%。这有助于他们履行 Amazon 的承诺，尽管他们每年处理数百万次全球货运，但商品仍将很快提供给客户并准时到达。

媒体和娱乐

娱乐公司转向使用机器学习，希望更好地了解他们的目标受众，并根据受众需求提供沉浸式的个性化内容。部署机器学习算法有助于设计预告片和其他广告，为消费者提供个性化的内容建议，甚至还可以简化生产。

例如，Disney 正使用 AWS Deep Learning 来归档他们的媒体库。AWS Machine Learning 工具可自动为媒体内容贴标签、提供描述并进行分类，这使得 Disney 编剧和动画师能够快速搜索并熟悉 Disney 角色。

二、机器学习模型具有确定性吗？

如果系统的输出可预测，那么它就可以说具有确定性。大多数软件应用程序对用户操作的反应都是可预测的，因此您可以说“如果用户这样做，他就能得到确定的结果”。 但是，机器学习算法通过观察和经验来学习。因此，它们本质上具有概率性。上述语句现在更改为：“如果用户这样做，他有 X% 的几率得到确定的结果。”

在机器学习中，决定论是应用上述学习方法时使用的一种策略。有监督、无监督及其他训练方法均可以根据企业想要的结果决定。研究问题、数据检索、结构和存储决策决定了采用的是确定性策略还是非确定性策略。

三、确定性方法与概率性方法

确定性方法注重准确性和收集的数据量，因此效率优先于不确定性。另一方面，非决定性（或概率性）流程旨在管理机会因素。机器学习算法中集成了内置工具，有助于量化、识别和衡量学习和观察过程中的不确定性。

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