机器学习被高估，因为它将成为未来的世界技术。每个部门都在向机器学习方向发生巨大变化。

大多数使用大量数据的行业都认识到机器学习技术的价值。通过从这些数据中获取洞察力 - 通常是实时的 - 组织能够更有效地工作或获得优于竞争对手的优势。人工智能会偷走你的工作

金融服务

金融行业的银行和其他企业将机器学习技术用于两个关键目的：识别数据中的重要见解，防止欺诈。这些见解可以识别投资机会，或帮助投资者知道何时进行交易。数据挖掘还可以识别具有高风险概况的客户，或使用网络监控来查明欺诈的警告信号。

政府

公共安全和公用事业等政府机构特别需要机器学习，因为它们有多种数据来源可以挖掘以获得洞察力。例如，分析传感器数据可以确定提高效率和节省资金的方法。机器学习还可以帮助检测欺诈并最大限度地减少身份盗用。

卫生保健

由于可穿戴设备和传感器的出现，机器学习是医疗保健行业中快速增长的趋势，可穿戴设备和传感器可以使用数据实时评估患者的健康状况。该技术还可以帮助医学专家分析数据，以确定可能导致诊断和治疗改善的趋势或危险信号。您的企业如何使用人工智能实现自动化

市场营销与销售

根据以前的购买推荐您可能喜欢的商品的网站正在使用机器学习来分析您的购买历史 - 并推广您感兴趣的其他商品。这种捕获数据，分析数据并使用它来个性化购物体验（或实施）的能力营销活动）是零售业的未来。人工智能如何实现铅生成的自动化

油和气

寻找新的能源。分析地下矿物质。预测炼油厂传感器故障。简化石油分配，使其更加高效和具有成本效益。这个行业的机器学习用例数量巨大 - 而且还在不断扩大。

运输

分析数据以识别模式和趋势是运输行业的关键，它依赖于提高路线效率和预测潜在问题以提高盈利能力。机器学习的数据分析和建模方面是交付公司，公共交通和其他运输组织的重要工具。

基本上，机器学习算法被赋予数据的“教学集”，然后被要求使用该数据来回答问题。例如，你可以为计算机提供一组教学照片，其中一些说“这是一只猫”，其中一些说“这不是一只猫。”然后你可以向电脑显示一系列新照片它会开始识别哪些照片是猫。

然后机器学习继续增加其教学设置。它识别的每张照片 - 正确或不正确 - 都会被添加到教学集中，并且该程序有效地变得“更聪明”并且更好地完成其任务。实际上，这是学习。