今日锦囊答主:中华万年历&微鲤科技CTO 杭建
机器学习是通过建立代码,学习已知数据的潜在规律,目前主要用在资讯的个性化推荐、智能客服、图像识别、语音识别、日程规划、智能驾驶等地方。
其中文字识别、图像识别、语音识别已经是广泛应用。理解文本的技术在10年前就已经非常成熟,主要通过做词性标注、提取关键词,算重要性、情感等各种各样分析的方法。图像识别和语音识别则是在这两年变得非常热门,短视频的兴起、智能音箱的商业化都是促成原因。
通过大量的图像帮助计算机建立起对内容的理解,给出一个图像,机器就能分析出场景是在室内还是室外,有没有人或动物,甚至图像中人的情绪是高兴还是沮丧,互联网金融APP中的上传身份证图片对比人脸视频做身份信息验证,相册App中的照片自动分类,手机/电脑的人脸解锁,音乐App中的根据声音识别歌曲,购物APP中的根据图片识别商品等等都是这些技术的应用场景。
而个性化推荐系统则是近几年内容创业的核心技术。基于App内的海量用户行为数据,利用用户与用户之间行为的相似度、内容与内容之间的相似度来计算用户的偏好;通过用户的历史行为数据给用户赋予特征标签,如一个用户的画像可以是体育、音乐、历史;FM(Factorization Machine,因子分解机。基于矩阵分解原理,计算矩阵中的潜在因子)等个性化推荐算法给用户提供他们喜欢的内容,这已经被证明能够大大提高用户的活跃度、黏性和忠诚度。大部分内容产品都在往“千人千面”发展,无论是今日头条、快手,还是即刻、中华万年历,都是个性化推荐系统的应用场景。
另外,无人驾驶技术是近几年越发火热的研究领域,已经有了一些产品出现。相信不久的将来,也会变为一种“普惠”的技术,让所有人都能够享受到机器学习带来的优秀驾乘体验。
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