盘点人工智能十大经典应用领域、图解技术原理

导读：本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。

作者：Alex Castrounis

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

本文将使用“算法”一词，以高度简化的方式来描述单个算法、模型或者使用多种算法的软件。在每个类别中，逐一讨论数据输入的类型、作为黑箱的算法以及输出（为了简便易行，即使真实算法不是黑箱也暂且把它当成黑箱）。

因为这是高层次的概述，所以我鼓励你深入研究感兴趣的具体应用，搞清楚它们究竟是如何应用于行业或者业务活动的。目前也有很多资源可供使用，以学习所涉及的技术细节和具体算法。

01 预测分析

预测是预测分析或者预测建模的同义词，这是根据有标签，以及有时甚至无标签的输入数据来判断输出数据的过程。在机器学习和人工智能中，预测分析可以进一步细分为回归和分类。

下面将对使用有标签数据（有监督）进行预测的两个子类进行讨论。

1. 回归

图1-1展示了在回归方法中输入有标签数据，经预测模型处理，然后从连续数列中生成数值的过程（例如股市的闭市价）。

▲图1-1：回归

应用包括客户全周期的股票价值和净利润、收入及其增长预测、价格变动、信贷违约风险以及股票交易计算。

2. 分类

分类指的是输入有标签数据，经过分类模型处理后，把输入数据分成一类或多类的过程，如图1-2所示。

▲图1-2：分类

垃圾邮件过滤器是二元分类应用的标准案例。电子邮件是经分类模型处理后的输入数据，输出数据是确定了的垃圾邮件或者非垃圾邮件，非垃圾邮件专指那些不含垃圾内容的好邮件。垃圾邮件会被送入垃圾箱，而非垃圾邮件则被送入收件箱。

假如引入第三个类别“不确定”，那么分类器现在就可以把输入的邮件分成三类。因为超过了两个类别，所以这是多元分类的例子。在该例子中，电子邮件的客户端可能有“疑似垃圾邮件”的文件夹供用户审查每封邮件，并以此训练分类器更好地区分垃圾与非垃圾邮件。

如果要把输入数据分成三类或更多类，那么算法可以为输入数据选择单一类别或者计算输入数据属于每个类别的概率。在后一种情况下，可以采用概率最大的类别作为选择的结果，或者采用所有类别的概率来按你自己定制的规则处理。

在这种情况下，假定一封刚收到的邮件被确定有85%的可能性是垃圾邮件，10%的可能性是非垃圾邮件，5%的可能性为不确定。因为是垃圾邮件的可能性最高，因此可以判定该邮件为垃圾邮件，或者以其他方式来使用计算出的概率。

最后，某些算法可以为同一输入分配多个标签。这里有一个与图像识别相关的例子，假设输入的数据是红苹果的图像，那么算法可以为该图像分配红色、苹果和水果等多个不同的标签。该案例为图像分配所有三个类别的做法是合适的。

应用包括信用风险、贷款审批和客户流失。分类可以与本文后续讨论的识别应用相结合。

02 个性化和推荐系统

推荐系统是依据现有信息进行推荐的一种个性化形式，其结果与各个用户甚为相关。其可以用来提高客户转化率、销售率、满意度和留存率。事实上，亚马逊就是通过增加这些引擎把营业收入提高了35%, 75%的Netflix观赏节目也来自于这样的推荐。

推荐系统是一种特别的信息过滤系统。也可以通过用户搜索、排名和评分的办法来完成个性化。推荐系统根据诸如商品或者用户等的输入数据，经过推荐模型或者引擎的处理来完成推荐（例如产品、文章、音乐、电影），如图2所示。

▲图2：推荐系统

值得一提的是与推荐系统相关的“冷启动问题”。冷启动是指智能应用尚未拥有足够的信息来为特定用户或者群体做出高度个性化和关联度的推荐。例如，用户尚未产生关于它们的偏好、兴趣或购买历史的信息。

另一个例子是当商品（例如衣服、产品、视频、歌曲）刚刚面世的时候。有几种技术有助于解决这个问题，但因篇幅所限就不深入讨论了。

推荐系统应用包括推荐产品、视频、音乐、歌曲、书籍和电视节目（例如亚马逊、Netflix、Spotify）。除了推荐以外，也包括个性化的内容，包括新闻、报道、电邮和定向广告（例如推特）。

其他的案例还包括个性化医疗计划、个性化图像和图标（例如YouTube、Netflix、Yelp）、葡萄酒推荐、个性化购物（例如完美的夹克衫搭配）、时尚穿搭（例如StitchFix）以及全套的自动化推荐。

03 计算机视觉

计算机视觉是一个广阔的领域，它包括涉及诸如图像和视频之类视觉信息的模式识别（下一节将讨论另外一种技术）。计算机视觉以照片、静止的视频图像和一系列图像（视频）作为输入，经过模型的处理，产生输出，如图3所示。

▲图3：计算机视觉

输出可以是识别、检测和发现某个目标、特征或者活动。视觉相关的应用隐含着一定程度的自动化，特别是自动化视觉，通常需要人在