鉴于人工智能和机器学习的能力，很容易看到人工智能和机器学习是如何成为零售商强大的工具。现在，计算机可以读取、倾听和了解数据，从数据中进行学习，立即且准确地推荐下一个最佳动作，而不需要明确的编程。这对那些希望能够准确预测需求、预期客户行为、优化和个性化客户体验的零售商来说是一个福音。

零售商正在通过机器学习结合物联网技术来预测需求，优化商店业务并减轻员工负担。

基于店内摄像头检测提供个性化的广告，承担店员部分的半手动的、通过在平板电脑或者触屏终端设备查看客户的消费记录。

零售商可以监控排队结账的等候时间，以了解个别店面的流量和商店销售效率，然后进行分类和调整店面布局来实现购物篮、满意度和销售的最大化。

系统现在可以通过把计划调整为按需活动，来识别和预测客户行为，改善员工生产效率。

摄像头系统可以在店内员工之前检测易腐产品的新鲜状态。

实体店正在实现很多操作任务的自动化，例如设置货架定价，确定产品分类和混合，优化促销等。

店内应用可以显示客户在特定通道停留了多长时间，根据个人消费记录和偏好数据，提供有针对性的优惠和建议（通过他/她的移动设备） 。

机器学习可以帮助减轻推动利用可用数据所需的分析任务。当部署了一个全公司范围的、实施的分析平台时，这将成为所有公司职能优化决策所依赖的事实来源。

5、 制造业

与自动驾驶汽车一样，随着物联网的发展，制造业企业可以从安置在生产线各环节的传感器收集大量的生产数据。

然而，这些数据并没有被充分利用。随着从复杂系统收集到众多参数的数据，数据分析变成了一项艰巨的任务。机器学习在制造业中的最大应用将是异常检测。

据统计，到 2030 年，全球的淡水需求预计将超过供应近 40%。为协助各企业实现净零水循环使用的目标，美国水处理公司 Ecolab（艺康集团）正通过包括 Azure 和 Dynamics CRM Online 在内的微软云平台帮助全球企业实现可持续运营。

与全球各地数以千计传感器相连的云平台能收集实时用水数据，并通过机器学习和商业智能分析全球各地的生产用水运营解决方案，不仅提高效率，还能降低水、能源消耗及运营成本。

尽管在这个领域之前已经进行过一些分析尝试，未来将会有更多机器学习通过监督学习和建模来预测风险和失败。

此外， 机器学习也将推动工业自动化的实现，通过观察生产线和数据流来学习，并能够精确优化生产过程，降低生产成本，加快生产周期，从而节省人工分析数据的时间成本和资金成本。

五、 趋势

技术趋势分析描述了技术的出现、变迁和消亡的全过程，可以帮助研究人员理解领域的研究历史和现状，快速识别研究的前沿热点问题。 图中每条色带表示一个话题，其宽度表示该术语在当年的热度，与当年该话题的论文数量呈正相关， 每一年份中按照其热度由高到低进行排序。 通过技术趋势分析可以发现当前该领域的热点研究话题 Top10 是： Neural Network、 Machine Learning、 Deep Neural Networks、 Deep Learning、Support Vector Machine、 Reinforcement Learning、 Feature Selection、 Deci Tree、 Data Mining、Artificial Neural Network。

▲机器学习技术趋势

根据技术趋势分析我们可以发现， 该领域当前最热门的话题是 Neural Network，从全局热度来看， Neural Network 一直保持着较高的话题热度， 2002-2006 年期间保持着最高的热度并于 2018 年重登榜首。

智东西认为， 机器学习的处理系统和算法是主要通过找出数据里隐藏的模式进而做出预测的识别模式，是人工智能的一个重要子领域。虽然机器学习只是人工智能的一个子集，但近些年机器学习技术的火爆，机器学习依然成为人工智能的代名词。 在过去几年中，包括深度学习在内的机器学习改变了整个人工智能的发展，在金融、自动驾驶、医疗、零售和制造业等行业已经开始产生了重要影响，按照现在的趋势，几年后以机器学习为代表的人工智能技术就将给人类社会带来一场广泛而深刻的变革。

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（编辑：52刷机网）

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