原文：
www.kdnuggets.com/2020/03/trends-machine-learning-2020.html
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对许多人来说，机器学习可能是一个新词，但它首次由阿瑟·萨缪尔于 1952 年提出，此后，机器学习的持续evolution of Machine Learning使其成为许多行业的首选技术。从机器人过程自动化到技术专业知识，机器学习技术被广泛应用于预测和获取业务运营中的宝贵见解。它被视为人工智能（由机器展示的智能）的一个子集。
如果从书本上看，机器学习可以被定义为对统计模型和复杂算法的科学研究，这些算法主要依赖于模式和推理。这项技术独立于任何明确的指令，这就是它的强项。
机器学习的影响颇为引人入胜，因为它引起了许多公司，无论其行业类型如何的关注。说到底，机器学习确实从根本上改善了行业的基础。
机器学习的重要性可以归因于 2019 年第一季度在这项技术上分配了$28.5 billion，如 Statista 报道。
考虑到机器学习的相关性，我们预测了将在 2020 年进入市场的趋势。以下是这些备受期待的机器学习趋势，它们将改变全球各行业的基础。
在今天的世界里，数据就是一切。各种技术的出现推动了数据的补充。无论是汽车行业还是制造业，数据的生成速度都达到了前所未有的水平。但问题是，“所有的数据都是相关的吗？”
为了解开这个谜团，机器学习可以被部署，因为它可以通过建立云解决方案和数据中心来处理任何数量的数据。它根据数据的重要性进行过滤，提取出功能数据，同时留下废料。这种方式节省了时间，同时也帮助组织管理开支。
在 2020 年，将会产生大量数据，行业将需要机器学习来分类相关数据，以提高效率。
根据2019 年 emarketer 研究，估计到 2019 年，美国将有 111.8 百万用户使用语音助手。因此，语音助手显然是各行业的重要组成部分。Siri、Cortana、Google Assistant 和 Amazon Alexa 是一些需求量大的智能个人助手例子。
机器学习结合人工智能，帮助以极高的准确性处理操作。因此，机器学习将帮助各行业轻松完成复杂和重要的任务，同时提高生产力。
预计到 2020 年，研究和投资的增长领域将主要集中在开发定制设计的机器学习语音助手上。
营销是每个企业在激烈竞争环境中生存的关键因素。它促进了企业的存在感和可见度，同时推动了预期的结果。但由于现有的多种营销平台，甚至证明企业的存在也变得具有挑战性。
然而，如果一个企业能够成功地从现有用户数据中提取模式，那么该企业很可能会制定出成功和有效的营销策略。为了分析数据，可以部署机器学习来挖掘数据并评估研究方法以获得更有利的结果。
未来，机器学习在制定有效营销策略方面的应用受到高度期待。
近年来，网络空间成为了热门话题。据 Panda Security 报告，黑客每天创建约 230,000 个恶意软件样本，创建恶意软件的意图总是非常明确。而对于计算机、网络、程序和数据中心来说，检查恶意软件攻击变得更加复杂。
幸运的是，我们拥有机器学习技术，它通过自动化复杂任务和独立检测网络攻击来帮助多层保护。不仅如此，机器学习还可以扩展到对网络安全漏洞做出反应并减轻损害。它可以在不需要人工干预的情况下自动响应网络攻击。
未来，机器学习将被用于先进的网络防御程序，以控制和减少损害。
行业分析师已经开始掌握 人工神经网络的力量，这是因为我们都能预见到算法突破将是帮助问题解决系统所需的。在这里，人工智能和机器学习可以解决复杂的问题，这些问题将需要探索和调节决策能力。一旦这一切被破解，我们可以期待体验到不断增强的计算能力。
像英特尔、Hailo 和 Nvidia 这样的企业已经做好了通过定制硬件芯片和解释 AI 算法来增强现有神经网络处理的准备。
一旦企业弄清楚运行机器学习算法所需的计算能力，我们可以期待看到更多的力量中心，这些中心可以投资于为边缘数据源打造硬件。
毫无保留地说，机器学习日益壮大，到 2020 年，我们将体验到这种创新技术的更多应用。为什么不呢？借助机器学习，行业可以预测需求并在利用先进的机器学习解决方案时做出快速决策。管理复杂任务并保持准确性是业务成功的关键，而机器学习在这方面表现无瑕。
如上所述，机器学习的所有趋势都相当实际，并且在提供前所未有的客户满意度方面看起来很有前景。不断发展的行业的动态维度进一步推动了机器学习趋势的相关性。
简介： 塔尼亚·辛格 是一位知名内容营销人员，在区块链、Flutter、物联网等新兴技术领域有超过五年的经验。在这些年里，她紧跟科技行业的步伐，现在她写关于应用世界最新动态的文章。
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