statistics - 机器学习有哪些经济上重要的应用？

Question

如果这太模糊，请提前道歉。

到目前为止我的 list :

• 统计套利
• 精算学
• 制造过程控制
• 图像处理(安全、制造、医学成像)
• 计算生物学/药物设计
• 军刀测量学
• 产量管理
• 运筹学/物流(我将其中包括商业智能)
• 营销(偏好预测、调查设计/分析、在线广告转换)
• 计算语言学(Google、信息检索...)
• 教育测试
• 流行病学
• 犯罪学(欺诈侦查、反恐……)
• 消费者信用评分
• 垃圾邮件检测
• 错误查找、病毒检测、计算机安全

是否有任何文章、书籍或期刊可以解决这个问题？我看过的唯一一本书是《Supercrunchers》，它主要关注消费者的偏好，除此之外没有太多其他内容。

Answer 1

有很多领域都利用了机器学习:

• 预测文本输入 ( Support Vector Machines )
• 计算机视觉
• 游戏人工智能
• 机器人感知(分类和检测)
• 基因组学
• 手写识别(例如，美国邮政局使用神经网络进行邮件分类)
• 信用卡欺诈检测
• 本地化( Kalman filters 、 particle filters )
• 偏好预测(Netflix、Amazon)

编辑:

如果您正在寻找机器学习的所有应用程序 list ，我想您会发现这个问题很棘手。机器学习作为一个领域主要关注使用数据构建模型的任务，该模型可以将输入映射到所需的输出集。随着人们想象机器学习的新应用，利用它的领域不断增长。如果有帮助的话，通常当输入和输出之间的映射无法很好地描述、映射空间维度太高而无法以合理的方式处理和/或需要随着时间的推移进行自适应时，机器学习是最强大的。

如果您只是在寻找阅读机器学习应用程序的地方，您可以查看以下内容:

• Russel 和 Norvig 的 Artificial Intelligence: A Modern Approach ，所有人工智能领域的标准教科书。
• Journal of Machine Learning Research
• International Conference on Machine Learning and Applications

另一个不错的选择是访问拥有强大人工智能、计算机科学、数学或机器人类(class)的大学网站，看看他们是否有感兴趣的类(class) Material 。例如，我知道卡耐基梅隆大学、麻省理工学院和斯坦福大学通常都有大量在线类(class)笔记，其中经常会提到各种技术的应用。