Quali sono alcune applicazioni economicamente importanti dell'apprendimento automatico?

Question

Mi scuso in anticipo se questo è troppo vago.

mio elenco finora:

• arbitraggio statistico
• scienze attuariali
• controllo del processo di produzione
• di elaborazione delle immagini (la sicurezza, la produzione, l'imaging medico)
• Computational Biology/Drug Design
• sabermetrics
• yield management
• operazioni di ricerca/logistica (sarò includono business intelligence con questo)
• commercializzazione (preferenza previsione, progettazione di un'indagine/analisi, annunci online porzione)
• linguistica computazionale (Google, il recupero delle informazioni, .. .)
• sperimentazione educativa
• epidemiologia
• criminologia (rilevamento di frodi, antiterrorismo, ...)
• credito al consumo punteggio
• Rilevamento spam
• bug ritrovamento, rilevazione dei virus, sicurezza informatica

Esistono articoli, libri o riviste che si rivolgono a questa domanda? L'unico libro che ho visto è Supercrunchers, che si concentra sulle preferenze dei consumatori e non molto altro.

Answer 1

ci sono un sacco di campi che utilizzano l'apprendimento automatico:

• metodo di scrittura intuitivo (Support Vector Machines)
• Computer Vision
• Gioco A.I.
• percezione robotica (classificazione e rilevazione)
• Genomics
• riconoscimento della grafia (il servizio, US Postal utilizza reti neurali per smistamento posta, per esempio)
• Carta di credito rilevamento delle frodi
• Localizzazione (Kalman filters, particle filters)
• preferenza Prediction (Netflix, Amazon)

EDIT:

Se stai cercando di elencare tutte le applicazioni di machine learning, penso che troverai che il problema è intrattabile. L'apprendimento automatico come campo è in gran parte incentrato sul compito di utilizzare i dati per costruire un modello in grado di mappare gli input su una serie di output desiderata. I campi che lo utilizzano crescono costantemente, mentre la gente immagina nuove applicazioni per l'apprendimento automatico.Se aiuta, in genere l'apprendimento automatico è più potente quando la mappatura tra input e output non può essere ben descritta, lo spazio di mappatura è troppo dimensionale per essere elaborato in modo ragionevole e/o deve essere adattivo nel tempo.

Se siete semplicemente alla ricerca di luoghi di leggere su applicazioni di apprendimento macchina, è possibile dare un'occhiata al seguente:

• Russel e Norvig di Artificial Intelligence: A Modern Approach, il libro di testo standard per tutte le cose A.I.
• Journal of Machine Learning Research
• International Conference on Machine Learning and Applications

Un'altra buona scommessa sarebbe quella di colpire i siti web universitari che hanno forti A.I., programmi di CS, matematica, o di Robotica e vedere se hanno i materiali del corso di interesse. So, ad esempio, che CMU, MIT e Stanford hanno in genere molte note di corso online che spesso menzionano applicazioni per varie tecniche.

Answer 2

Alcuni altri:

• diagnosi medica
• Data Visualization
• Software Adaptive
• Video/Audio Fingerprinting
• Military Intelligence
• compressione
• controllo
• design
• Optimization

Gli ultimi due potrebbe cadere sotto la voce "Ricerca Operativa".

Answer 3

Alcuni hedge fund (come Renaissance Technologies) utilizzano varie tecniche di machine learning per creare algoritmi di trading black box. Quelli che lo fanno bene sostanzialmente stampano denaro.

In generale, alcune delle più sofisticate tecnologie di arbitraggio/gestione del rischio utilizzano vari gradi di apprendimento automatico e spendono un bel po 'di soldi scrivendo quel tipo di software.

Answer 4

Interfacce utente adattive e personalizzate. Gli esempi possono includere: suggerimenti di ricerca, gameplay, layout dell'applicazione ... ecc.