机器学习是人工智能的子分支，已成为全球企业的新入门技术。无论是电子商务还是医疗保健，几乎所有行业都在广泛使用机器学习来制作未来派解决方案和产品。机器学习在很大程度上取决于帮助机器进行自我学习而无需明确指示的程序和算法。机器学习几乎决定了我们的日常生活-您想知道如何？让我们看一下机器学习的顶级应用，以了解它如何塑造数字经济。
尽管至关重要，但定价策略是现代经济最古老的难题之一。无论是娱乐业还是消费性行业，有效的产品定价对于利润率和可负担性都是必不可少的。根据目标，企业可以为销售和营销选择几种定价策略。但是，选择正确的定价策略说起来容易做起来难。需要对一些决定性因素进行适当调整，例如生产成本，消费者人口统计，需求曲线，市场控制，价值等等，以便正确定价任何产品。值得庆幸的是，人工智能最近已有效解决了这一问题。基于AI的定价解决方案已帮助企业了解消费者的购买行为并相应地为其产品定价。
机器学习工具使用来自数据的见解来创建逻辑。随着馈送到机器学习系统的数据量的增加，该过程得到了改善-数据越多，结果越好。在不使用直接程序的情况下，这些机器学习软件使用大量数据来临时制定并提供准确的定价策略。机器学习算法使用大量的数据分析来找到优化的解决方案功能。这些软件使用各种ML定价模型，例如具有集群分析和竞争对手和基于属性的定价以及基于KPI的定价的细化客户细分，以达到最佳定价范围。
机器学习实战：智慧城市道路通行时间预测 您使用的所有出租车预订，假期计划应用程序都在机器学习上运行。不管是客户体验还是需求缺口，机器学习系统都使用数据来管理和优化预订流程。在使用乘车预订应用程序时，您必须遇到推荐的目的地。机器学习算法使用历史数据来了解最常旅行的路线并提供相应的建议。诸如Uber和Ola之类的应用程序使用广泛的数据分析来预测时间和需求领域。一旦应用程序计算出需求，便会提醒驾驶员，以便他们可以提供该特定区域的乘车服务。乘车公司就是这种方式来管理需求-供应缺口。机器学习算法还可以通过实时推荐最快的路线来减少ETA。在高峰时段，
假期计划应用程序使用相同的系统来推荐最便宜的机票价格，酒店预订等。 机器学习实战：智慧城市道路通行时间预测
尽管互联网上可用的大量数据构成了很好的数据研究和分析案例，但它也增加了欺诈活动的机会。机器学习正在成为一种有效的技术来保护我们的网络空间。监督和无监督的机器学习模型正用于检测各种在线欺诈，从发现异常行为到防止洗钱。甚至娱乐和媒体行业也面临着在线欺诈的不可否认的问题。假新闻今天是一个大问题，可能会扰乱任何国家的经济和政治局势。ML语义分析研究结构化，非结构化和表类型的数据，以检测虚假声明和新闻。ML算法还会浏览现有的新闻存储库，以找到类似的声明并验证任何新闻的真实性。
在线欺诈和身份威胁也是如此。各行各业的欺诈分析师都严重依赖机器学习工具来调查索赔，新闻等等。
虚拟私人助理已浮出水面，成为21世纪最重要的发现之一。机器学习算法在语音识别，自然语言处理，文本到语音和语音到文本转换领域中已经完成了惊人的工作。一旦您问了他们一个问题，他们就会在互联网上扫描以找到相关的答案。除此之外，他们还跟踪您的日程安排，目标和偏好以推荐相关信息。这些虚拟的个人助理会根据您的所有查询和输入（询问天气或交通状况）来不断改进和自我学习。
ML算法根据任何用户的过去行为来收集和优化信息。此过程有助于根据用户个人资料自定义结果。
每个月都有超过25亿的活跃用户，诸如Facebook之类的社交媒体平台和更多人是当今最大的社区。社交媒体已成为我们生活中不可或缺的一部分。定向广告，朋友建议和个性化新闻提要是机器学习算法改善我们体验的几种方式。机器学习算法会遍历您的个人资料，以了解您发送的朋友请求，与您建立联系的朋友，加入的团体，您的兴趣，并根据这些信息提供有关可以成为谁的朋友的建议。同样，对于Pinterest，机器学习算法会根据您过去固定的对象（引脚）推荐相似的引脚。计算机视觉是机器学习的子集，它会扫描图像以识别对象和模式，并使用此数据创建建议。
Facebook和Google中的面部识别功能也使用了计算机视觉。每次Facebook要求您在照片中标记自己的名字时，这是因为计算机视觉已经扫描了您的面部特征，以识别您特有的特征。一旦ML系统收集了有关您的面部特征的足够数据，它就可以准确地提示标签。
Google翻译和其他此类应用程序使语言障碍已成为过去。诸如Google Translate和iTranslate之类的应用程序使用机器学习算法来使翻译尽可能准确和语义。ML程序也已从基本级别发展到包含复杂的句子结构和更广泛的上下文。 Google神经机器翻译使用自然语言处理功能来自学多种语言，并使用详尽的词典来正确翻译语言。它还使用诸如NER（命名实体识别），Chunking，POS标签等技术来理解语言语调并提供最相关的翻译。翻译技术包括：
双重学习：将文本反复从一种语言来回翻译为另一种语言，直到提供自然，准确的翻译为止。
审议网络：类似于双重学习，此方法涉及一次又一次地翻译相同的文本以改善最终结果。
协议规定：ML算法从左至右读取文本，然后再次从右至左读取文本以创建匹配项。最终结果是从两个方向达成共识以消除错误。
机器学习显然已经进入了我们的生活，并且将继续存在。它的应用不再局限于企业使用。机器学习程序和算法随着时间的推移而发展，并接管了大多数行业，以改善消费者体验
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