机器学习统计：技术每年都在引入新的概念，以改进整个世界的整体业务流程。但技术不仅在企业中有用，在家庭中也有用。机器学习、元宇宙、增强现实和虚拟现实都是最近在市场上引入的技术术语。在世界的各个方面，它们都证明了是最好的解决方案。
机器学习
机器学习是一个计算机化的术语，专注于“学习”一词。从另一个意义上说，它是增强现实的一部分，可以让机器像人类一样行动。机器学习比其他技术术语更灵活，它有能力完全自动化过程。Alexa或Siri使用机器学习技术接管了世界，这是一个很好的例子。你只需问他们一个问题，或者直接让他们在你的电子设备上执行任何任务。他们可以给你读每日新闻，写信息或电子邮件，打电话给某人或只是娱乐你。
机器学习的优势
- 机器学习可以使企业或家庭中可用的每一个过程自动化
- 它们能像人类一样倾听，像人类一样交谈
- 机器学习提供了智能学习，允许业务流程在无错误的基础上运行
- 提高生产力
- 改善数字化
- 提供远程在线学习
- 在机器学习的帮助下，远程工作成为可能
- 支持技术的发展
- 它有替代人工工作的能力
机器学习的缺点
- 机器学习是一项昂贵的技术
- 需要不断改进，否则，它就被视为一种老技术
- 机器学习包括困难的计算、算法等，这些都是人类需要在其基础上进行构建的
- 这种技术会让人上瘾，它会破坏人类的智力
- 只专注于高端技术
哪些软件正在使用机器学习?
- Hotjar: Hotjar使用人工智能和机器学习来理解和跟踪用户在网络世界中的行为。它具有将原始数据转换为可用数据的强大功能。
- SAP Crystal:在SAP Crystal的情况下，它可以将静态报表转换为动态报表。
- Tableau: Tableau具有分析可视化和数据的能力，而不需要进一步的先进和昂贵的技术。这些报告是独立的。
- Microsoft Power BI:结合人工智能和机器学习，可以分析、收集和共享复杂的数据。
- SAP业务:在SAP业务中，通过分析复杂的业务数据，很容易执行可视化步骤。
通用机器学习统计
- 机器学习在全球人工智能资金中的存在感正在增加
- 增强智能正在增加其基于语音的操作
- 机器学习在商业过程中的参与度越来越高
- 根据2020年的市场数据预测，2019年，芯片等实体AI业务的全球营收下降到12%。
- 麦肯锡指出，到2030年，人工智能技术的预期增长将上升到13万亿美元。
- 从2019年到2026年，它在人工智能硬件市场的价值预计将达到876.8亿美元，年复合增长率为37.60%。
- 从2020年开始，《财富》商业洞察研究表明，到2027年，全球机器学习市场的价值将达到1171.9亿美元，年复合增长率为39.2%。
- 到2027年，443亿美元的全球深度学习市场年复合增长率为39.2%。
- 据Statista估计，到2025年，美国深度学习软件市场将增长到8000万美元。
- 2019年第一季度，全球多家公司共融资285亿美元。
- Technavio估计，从2019年到2023年，包括全球人工智能产业在内的市场规模将上升到755.4亿美元。
机器学习中的语音支持技术
Alexa 和 Siri 是语音控制机器学习的顶级例子，语音支持技术的重要性随着它在手机等便携式电子设备上的应用而提高。
- 根据eMarketer的数据，在美国大约有1.28亿人使用语音助手。
- 另一方面，在2019年，美国的用户数量只有1.152亿。
- 在这两个大流行的年份，更多的人选择语音助手，占2019年人口的20%，而到2020年，这一数字上升到25%。
- 在大流行年份，全球语音助手的数量上升到了7%
- 根据Voicebot。2019年，在30岁以下的用户中，有80.5%的人更喜欢手机，而只有60.5%的老年人喜欢手机。
- 30 - 44岁和45 - 60岁年龄段的人在智能手机上使用语音助手的比例分别为74.7%和68.8%。
- Motor Intelligence在2020年预测，到2026年，全球自然语言处理市场的价值将达到42.04亿美元。
机器学习的采用
随着企业世界竞争的加剧，技术驱动型公司采用机器学习具有优势。机器学习也在增强其能力，为世界各地的用户提供最大的利益。
- 麦肯锡在 2020 年表示，全球50%的公司已经将他们的技术转移到人工智能，用于至少一个业务流程。
- 在 2019 年，三分之二的大型 IT 公司计划将机器学习用于业务分析。
- 机器学习将在许多公司中实现安全目的，至少达到25%。
- 机器学习还支持销售和营销，因此16%的 IT 参与者将使用该技术。
- 麦肯锡在 2020 年进行了研究，80%的行业报告说，他们可以通过机器学习增加收入，但这无助于具有成本效益的商业活动。
- 采用机器学习和人工智能将有助于到 2030 年将 GDP 增长14%。
- 机器学习在扩展方面对技术采用提出了巨大挑战，导致机器学习模型的扩展率达到43%，机器学习模型的版本控制率高达41%。
在商业中采用机器学习
IT 行业以及其他业务流程正在采用机器学习，因为它们正在简化日常活动。今天，没有一个领域不涉及这项技术。无论是医疗保健、建筑、教育、金融、酒店还是工程，这个名单是无止境的。以下统计数据提供了有关当今全球机器学习所占百分比：
- 如 Dataversity，2019 年所述，公司正在雇用诸如虚拟代理之类的远程工作者来履行其职责。
- 其中62%的全球客户同意提交后端数据以改进业务流程的功能。
- 大约在 2020 年福布斯，LinkedIn 发布了机器学习方面的可用职位作为所需技能，从而在全球范围内产生了44,000 个职位和 98,000个所需职位。
- 直到今天，91.5%的业务流程都在增加对人工智能的投资。
- 现在大约75%的 AI 项目由 C 级高管领导。
- 全球15%的公司拥有最多的机器学习用户。
- 整体生产力提高，而 AI 参与流程，导致40% 的增长。
- 据麦肯锡称，51%的公司仅在早期阶段采用了人工智能技术。
- 直到今天，仍有49%的公司认可这项技术。
- 在涉及人工智能后，预计生产力将提高54%。
机器学习的成就
- 机器学习是目前许多企业简化所有流程的最先进技术。以下分析由许多机构开发。
- 95%的时间机器学习准确预测患者的死亡。
- 根据 Indeed 2020 的数据，机器学习是职位空缺列表中需求第二大的技能。
- Goggle 的深度学习程序检测乳腺癌的准确率达到89% 。
- 根据福布斯 2019 年的数据，人工智能驱动的语音克隆需要3.7 秒
- Teks mobile 表示，到 2025 年，日本将使用 AI 机器人提供 3.4 项养老服务
- 谷歌声称使用谷歌翻译进行翻译时发生的错误减少了60% 。
- 就语音识别系统而言，错误率降低至5%
- 微软表示，人工智能能够以62%的准确率识别股市的高点和低点。
营销中的机器学习
- 由于机器学习并非完美无缺，Smart Brief 在 2020 年的一项研究表明，全球41%的客户更喜欢人类来解决他们的问题，而不是人工智能。
- 通过在营销活动中应用机器学习算法，Netflix 能够节省高达10 亿美元。
- 亚马逊在其指定的履行中心使用人工智能和机器学习，这意味着世界各地的人们每天将收到 1000 万件产品。
- 根据Vox 2019，大约3,000家亚马逊 go 商店将在美国开业，专注于人工智能和机器学习。
- 在使用人工智能的公司中，有87%的公司将他们的活动主要集中在电子邮件营销和销售预测上。
机器学习实际案例
直到今天，许多公司都在机器学习和人工智能方面进行了投资。与当前市场一样，竞争加剧，因此自然而然地不可能以旧方式操作并在竞争中站稳脚跟。
- 根据德勤2019年的数据，领跑者能够攫取47%的销售和营销，并减少32%的运营成本
- 美国商业资讯表示，只有14.6%的公司在更大的基础上涉及人工智能的可能性。
- NLP 中的客户服务将配备更高级的应用程序以简化流程。
- 截至2019年，特斯拉利用优势技术成功登陆18.8亿。
机器学习用例频率
公司最重要的部门是客户服务部，它为客户提供帮助并解决他们的问题。机器学习和人工智能过于关注客户服务，这份报告显示了一段时期的数据，当时所有人都被疫情的流行锁在家里。这表明，机器学习可以用于实现全球所有员工的远程工作。
机器学习是远程工作的重要组成部分，雇主可以通过各种应用程序与员工的桌面连接。如今，LinkedIn上有很多远程工作机会。自疫情爆发以来，员工现在可以在领英上远程工作，这意味着他们工作的5天中有35%在办公室，2/3在家里。
总结
看看这些数字，可以说，到2025年，世界上的每一家公司都将配备人工智能和机器学习，每个部门都从这项技术中受益。在未来几年，使用人工智能的人数甚至在家庭中也将很快达到天文数字。到目前为止，人工智能还处于初级阶段，人们仍在计划将其与业务流程相适应。
总而言之，这个世界很快就会强大到足以与人类设计的自动化机器一起工作，自动化机器占比33%和40%的数字将很快达到100%，使全球的所有流程都变得轻松。机器学习技术在未来会更加先进，从而改变一切事物的面貌。
