Quelles sont les applications économiquement importantes de l'apprentissage automatique?

Question

Excuses d'avance si cela est trop vague.

Ma liste à ce jour:

• arbitrage statistique
• actuariat
• contrôle des processus de fabrication
• traitement d'image (sécurité, fabrication, imagerie médicale)
• design biologie computationnelle/de drogue
• sabermetrics
• yield management
• opérations de recherche/logistique (je vais inclure l'intelligence d'affaires avec cette)
marketing
• (prédiction de préférence, la conception de l'enquête/analyse, la publicité en ligne au service)
• linguistique informatique (Google, la recherche d'information, .. .)
• tests éducatifs
• épidémiologie
• criminologie (détection de fraude, lutte contre le terrorisme, ...)
notation de crédit à la consommation
• détection du spam
• constatation de bogue, la détection de virus, sécurité informatique

Y a-t-il des articles, des livres ou des journaux qui traitent de cette question? Le seul livre que j'ai vu est Supercrunchers, qui se concentre sur les préférences des consommateurs et pas grand chose d'autre.

Answer 1

Il y a une tonne de champs qui utilisent l'apprentissage machine:

• saisie de texte prédictive (Support Vector Machines)
• Computer Vision
• Jeu A.I.
• perception robotique (classification et détection)
• génomique
• reconnaissance de l'écriture manuscrite (service postal américain utilise les réseaux de neurones pour le tri de courrier, par exemple)
• détection de la fraude par carte de crédit
• Localisation (Kalman filters, particle filters)
• Prévision de préférence (Netflix, Amazon)

EDIT:

Si vous cherchez à faire la liste de blanchisserie toutes les applications de l'apprentissage automatique, je pense que vous trouverez le problème est intraitable. L'apprentissage automatique en tant que domaine est largement axé sur la tâche d'utiliser des données pour construire un modèle qui peut mapper les entrées à un ensemble désiré de sorties. Les domaines qui l'utilisent se développent constamment, alors que les gens imaginent de nouvelles applications pour l'apprentissage automatique.Si cela aide, typiquement l'apprentissage automatique est plus puissant quand la correspondance entre les entrées et les sorties ne peut pas être bien décrite, l'espace de mappage est trop important pour être traité de manière raisonnable et/ou doit être adaptable dans le temps.

Si vous cherchez simplement des endroits pour lire sur des applications d'apprentissage automatique, vous pouvez jeter un oeil à l'adresse suivante:

• Russel et Artificial Intelligence: A Modern Approach de Norvig, le livre de texte standard pour toutes les choses A.I.
• Journal of Machine Learning Research
• International Conference on Machine Learning and Applications

Un autre bon pari serait de frapper les sites Web universitaires qui ont de fortes A.I., CS, mathématiques, ou des programmes de robotique et voir s'ils ont le matériel de cours d'intérêt. Je sais, par exemple, que CMU, MIT et Stanford ont généralement beaucoup de notes de cours en ligne qui mentionnent souvent des applications pour diverses techniques.

Answer 2

Quelques autres:

• diagnostic médical
• Visualisation des données
• logiciel Adaptive
• Vidéo/Audio Fingerprinting
• Intelligence militaire
• Compression
• contrôle
• Conception
• Optimisation

Les deux derniers peuvent tomber sous la rubrique "recherche opérationnelle".

Answer 3

Certains fonds de couverture (tels que Renaissance Technologies) utilisent diverses techniques d'apprentissage automatique pour créer des algorithmes de négociation de boîte noire. Ceux qui le font bien impriment essentiellement de l'argent.

En général, certaines des technologies d'arbitrage/gestion des risques les plus sophistiquées utilisent différents degrés d'apprentissage automatique et dépensent beaucoup d'argent pour écrire ce type de logiciel.

Answer 4

Interfaces utilisateur adaptatives et personnalisées. Les exemples peuvent inclure: suggestions de recherche, gameplay, mise en page d'application ... etc.