如今，机器学习算法适用于各个领域，包括一些最常见的问题。例如，与互联网相关的领域，如数据挖掘、内容过滤和产品推荐。
根据 Statista，2021 年 AI & ML 最广泛的应用在于提升客户体验，普及率为57%。紧随其后的是“产生客户洞察”，获得 50% 的青睐。
人工智能和机器学习仍然位居全球最具颠覆性技术之首。此外，随着新的和创新的应用程序，我们正在见证这些技术的大规模采用。
让我们来看看当今社会机器学习应用的七个惊人的真实例子。
1) 亚马逊使用 Lex
亚马逊在了解购物者想要什么方面做得更好。该公司在 2017 年推出了一项名为 Amazon Lex 的新服务。它使用人工智能使公司更容易将类似 Alexa 的对话界面添加到他们的应用程序和设备中。
Lex 做了各种聪明的事情，比如理解自然语言问题、检测响应中的情绪以及从不完整的查询中获取含义。现在，用户通过 Lex 将语音控制甚至 AI 助手等智能设备添加到他们的产品中比以往任何时候都更加方便。
2) Facebook 优化内容等
Facebook 使用人工智能来处理和分析照片、视频和文本。Facebook 的 AI 通过查看多个因素来分析您在时间轴上分享的每个帖子，包括您是否出现在您被标记的任何照片或视频中。
例如，假设您在朋友新宝宝的照片中标记自己。在这种情况下，Facebook 会假设你喜欢婴儿，因为大多数喜欢婴儿的人有 85% 的机会也喜欢看到其他人的新婴儿照片。
这种类型的分析有助于增强用户体验。例如，未来的父母会在附近找到有孩子的朋友，或者允许公司根据朋友或家人的喜好来宣传他们的产品。
3）优步分析需求
优步使用机器学习来确定何时可能会有高需求，因此它可以将司机引导到这些地点并最大限度地提高供应量，同时最大限度地减少等待时间。该公司从客户那里收集数据——他们何时订购汽车、他们要去哪里、他们通常多快到达目的地等等——并根据所有这些信息训练算法。
该程序预测哪些区域最有可能需要汽车并相应地安排它们。它有助于让乘客移动并减少司机浪费的时间。这不是优步使用 AI 和 ML 的唯一方式。Uber 通过以下方式使用机器学习：
- 有效缩小供需缺口
- 减少总体预期到达时间
- 为司机提供灵活的路线
- 全球流行的超级池方法
4）苹果增强图像质量
Apple 的 iPhone 使用机器学习服务来自动检测和聚焦照片中的人脸。例如，在拍照时，您的手机可以判断您是否在使用伸出的手臂，并会自动进行相应调整以防止照片晃动。
iPhone 知道您如何在视频模式下握住手机，并将切换到垂直视图。此功能在 iPad 上也可用，因此它们更适合在沙发或办公桌上浏览应用程序。
Apple 的 App Store 拥有数百个使用机器学习的应用程序；一些示例包括根据您的文本预测您喜欢的表情符号的应用程序和其他利用增强现实的应用程序。后一种技术让用户可以使用他们设备的摄像头扫描他们的环境，以添加特殊效果和交互性——所有这些都不需要互联网连接！
5) 微软使用聊天机器人
2014 年，微软宣布计划在其客户服务流程中实施人工智能。该公司使用会话代理，允许客户在在线聊天窗口中输入问题，并根据人工智能生成的脚本接收自动回复。
此聊天机器人与您可能使用过的其他虚拟助手类似，但足以满足您的客户服务交互。如果你曾经与一个询问你是否想要薯条的机器人进行过互动，那么恭喜你——你已经知道机器学习如何使客户服务受益！
6) 谷歌增强搜索体验
寻找特定问题的解决方案可以引导您走上一些有趣的道路。以谷歌为例。该公司应用其算法来查找与其用户相关的内容，然后将这些结果用作其他项目中机器学习的训练数据，包括语音搜索和自动图像标记。
注意： Gmail、Google 搜索和 Google 地图早已与机器学习集成，以提供更友好的用户体验。
自从谷歌最初应用机器学习以来，人们已经将它作为一种工具来解决几乎所有可以想象的挑战。
7) Netflix 的电影推荐
Netflix 使用机器学习根据人们的观看习惯推荐电影。该公司已成功实施该技术，将人们吸引到他们可以轻松关联的材料中。此外，观众经常喜欢看它的节目，否则他们将无法找到。
大多数 Netflix 用户不会考虑这些推荐的复杂程度——他们知道他们喜欢被告知要看什么。然而，大量的工作在幕后进行。