高級機器學(xué)習支持全新數字現實(shí)

——阿爾法圍棋（AlphaGo）凸顯高級機器學(xué)習在監督式學(xué)習領(lǐng)域的強大功能

作者：Gartner研究副總裁暨院士級分析師David W. Cearley，Gartner研究總監Mike J. Walker，Gartner首席研究分析師呂俊寬

機器學(xué)習取得顯著(zhù)進(jìn)展

雖然機器學(xué)習的基本概念由來(lái)已久，但如今正變得炙手可熱。在斯坦福大學(xué)，機器學(xué)習是最受歡迎的研究生課程，報讀該課程的學(xué)生多達760人。此外，全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問(wèn)公司Gartner的研究顯示，高級分析（涵蓋機器學(xué)習）是業(yè)務(wù)分析軟件市場(chǎng)內增速最快的細分領(lǐng)域。

高級機器學(xué)習算法由多種用于無(wú)監督與監督式學(xué)習的技術(shù)構成（如：深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和自然語(yǔ)言處理等），并基于當前信息而運行。高級機器學(xué)習已經(jīng)從此前提供基于算法的解決方案，向更具洞察力、自我引導與自主化轉變。它與萬(wàn)物信息化（information-of-everything）技術(shù)聯(lián)系密切，例如：數學(xué)優(yōu)化、文本挖掘、統計分析、搜索引擎和動(dòng)態(tài)本體論。

數據大爆炸和信息復雜化使得人工分類(lèi)與分析變得不再可行和成本高昂。機器學(xué)習可自動(dòng)執行這些任務(wù)，并能夠處理萬(wàn)物信息化所帶來(lái)的主要挑戰。

監督式學(xué)習是高級機器學(xué)習在業(yè)界最普遍的應用，涵蓋約95%的機器學(xué)習使用案例。監督式學(xué)習需要“培訓數據”，它將通過(guò)描述機器學(xué)習系統在觀(guān)察與執行結果之間的預期映射而“傳授”機器學(xué)習模型。

這些映射可以用于預測數量（如：收入或需求預測），或劃分或預測特定事件發(fā)生的概率（如：機器故障與客戶(hù)購買(mǎi)或反復買(mǎi)賣(mài)）。

谷歌收購DeepMind凸顯了高級機器學(xué)習在監督式學(xué)習領(lǐng)域內的強大功能。DeepMind的阿爾法圍棋利用信息自我學(xué)習中國圍棋，然后采取自主行動(dòng)。這一功能可讓其發(fā)現自行完成任務(wù)的方法，例如：識別與響應面部表情、響應語(yǔ)言和翻譯各種語(yǔ)言。

高級機器學(xué)習支持全新數字現實(shí)

高級機器學(xué)習技術(shù)的發(fā)展趨勢為各企業(yè)機構提供了贏(yíng)得未來(lái)成功的基本能力。以下各行業(yè)的業(yè)務(wù)情景反映了高級機器學(xué)習的多種潛能：

推薦零售產(chǎn)品：機器學(xué)習可以從源自零售店凝視技術(shù)到智能手機傳感器數據的網(wǎng)購歷史和產(chǎn)品偏好中挖掘分散的數據集，從而創(chuàng )建購買(mǎi)傾向模型，預測客戶(hù)最可能購買(mǎi)的產(chǎn)品類(lèi)型。

保險動(dòng)態(tài)定價(jià)：根據具體市場(chǎng)的狀況，例如：盜竊頻發(fā)、房屋經(jīng)濟泡沫、歷史銷(xiāo)售、自然災害或者消費者的選擇性數據共享，創(chuàng )建預測模型，動(dòng)態(tài)調整保險費率。

酒店業(yè)在線(xiàn)風(fēng)險化解：隨著(zhù)新業(yè)務(wù)生態(tài)系統紛紛涌現并重新定義各個(gè)行業(yè)（例如酒店業(yè)），這些生態(tài)系統及其社區的欺詐行為正造成日益增多的風(fēng)險。諸如Airbnb等企業(yè)可利用機器學(xué)習構建風(fēng)險模型，保護客戶(hù)。

優(yōu)化借貸：高級機器學(xué)習解決方案可以反映出貸款申請人的詳細信息（如：人口統計數據以及信用和償還歷史），從而預測該申請人的某筆貸款發(fā)生違約的概率。

零售銀行欺詐偵測：可以創(chuàng )建算法，開(kāi)展評估和為當前的實(shí)時(shí)交易建模，并根據受欺詐概率構建交易預測模型。

城市公用事業(yè)實(shí)時(shí)決策：例如，高級機器學(xué)習可以根據風(fēng)輪機、太陽(yáng)能電池板與土壤致動(dòng)器構建概率模型，動(dòng)態(tài)調節水電，以降低維護成本，盡可能減少停機時(shí)間。

患者診斷：通過(guò)收集來(lái)自如下潛在來(lái)源的數據：當前生命體征、癥狀、家庭實(shí)驗室測試或者來(lái)自演算醫療設備的歷史生命體征，高級機器學(xué)習可以向醫生提供更準確的醫療狀況分類(lèi)，包括治療或處理建議。

創(chuàng )造安全工作條件：對于員工可能在危險環(huán)境下工作的企業(yè)機構而言，機器學(xué)習可以根據對空氣質(zhì)量、設備性能、員工生產(chǎn)力、甚至是非典型行為進(jìn)行測量而得到的傳感器數據探測預警信號，以便預測事故發(fā)生概率。

客戶(hù)服務(wù)自動(dòng)化：虛擬助理將主動(dòng)接待來(lái)電尋求支持的客戶(hù)，它通過(guò)認知能力傾聽(tīng)客戶(hù)之聲（語(yǔ)音識別），并進(jìn)而映射到引導式培訓集與知識庫，德克薩斯州奧斯丁市和美國汽車(chē)保險公司（USAA）均采用了此功能。