机器学习，其中软件算法使用数据和人工智能来改进经验，已成为企业的强大工具。但是公司用它做什么呢？在这里，我们看一下当今部署机器学习的一些最常见的方式。
1.决策
机器学习快速吸收新数据以不断提供最新见解和预测的能力已被许多组织用于帮助他们做出决策。算法经过训练可以使用最相关的数据集，并且能够以令人难以置信的速度分析它们以模拟可能的场景。这有助于决策者找到最佳行动方案，例如，机器学习模型在大流行期间被广泛使用，以帮助英国政府预测封锁、戴口罩和疫苗接种等限制措施的影响。
2.聊天机器人
许多网站的一个功能，聊天机器人是人工智能在线聊天助手，用于取代人类客户服务人员。与人类同行不同，聊天机器人可以同时处理多个对话，加快客户服务速度，同时降低人员成本。
聊天机器人之所以能够做到这一点，是因为机器学习和自然语言处理使它们能够更好地理解用户输入的语言，并像人类一样做出用户喜欢的反应。由于机器学习，与他们互动的次数越多，他们的理解和交流就越好。今天，聊天机器人不仅以书面形式回应；它们已经演变成我们许多人每天使用的语音助手，例如 Google Assistant、Alexa 和 Siri。
3.客户保留
获得新客户的成本可能很高，因此保留尽可能多的现有客户是有意义的。今天，企业通过使用机器学习来识别客户何时可能离开并制定可以阻止它的策略，从而在这方面取得了更大的成功。算法通过查找历史数据中的趋势来分析客户流失，机器学习用于预测哪些客户最有可能离开并找到扭转局面的方法。
4.定价策略
在竞争激烈的市场中，正确定价产品或服务至关重要。如今，机器学习正在帮助企业根据需求优化动态定价策略。通过结合各种变量分析定价数据，企业可以了解在不同时间收取的最佳价格，无论是一年中的某个时间还是一天中的某个时间。这会影响几乎每个行业的价格。
5.个性化客户推荐
客户推荐引擎正广泛用于电子商务和金融行业等领域，为客户提供相关且适合他们的产品和服务信息。消费者喜欢它是因为它改善了客户体验，企业喜欢它是因为它可以提高销售量。
推荐引擎使用机器学习来分析客户数据，例如细分数据、客户旅程数据和用户提供的任何个人数据。此外，它将考虑产品可用性和消费趋势等因素，以推荐最好的产品和服务。
6.自动化
机器学习最常见的用途之一是改进自动化流程。虽然自动化严重依赖人工智能来运行操作，但机器学习的引入使系统能够随着时间的推移进行学习。这样，它可以提高效率，增加安全性并减少停机时间。事实上，当使用自然语言处理时，它可以提高以非结构化格式存储数据的流程的自动化，例如财务和法律文档。
7.预防网络犯罪
机器学习在识别模式和发现异常方面非常有效。出于这个原因，它在保护系统和网络免受网络犯罪方面发挥着强大的作用。例如，它可以使用来自历史攻击的数据来识别新型垃圾邮件、网络钓鱼和恶意软件，并分析网络流量以发现新兴 DDoS 和暴力黑客攻击的迹象。每次发现新的攻击时，它都会从中学习，以帮助它在未来变得更加有效。
机器学习广泛用于在线行业，例如在 eukhost，我们使用它来保护我们的数据中心和客户帐户。大多数人在他们的设备上使用的防病毒和反垃圾邮件软件也将以这种方式利用机器学习。
结论
随着数字化转型步伐的加快，基于云的机器学习应用程序正在被广泛采用。它们使公司能够在整个业务的运营中更有价值地使用他们的数据。希望这篇文章中的示例能够让您了解如何在自己的公司中从机器学习中受益。
