5、机器学习在多领域的应用与医疗领域的潜力及挑战

机器学习在多领域的应用与医疗领域的潜力及挑战

1. 机器学习在交通与社交媒体领域的应用

在交通领域，无人机可用于交付小型货物，像谷歌和亚马逊等公司已在这方面展开实验。同时，机器学习技术也被应用于确定运输危险物质（如化学品、放射性元素和武器）的道路适用性。

社交媒体方面，如今上网人数比以往任何时候都多。据统计，全球近 80 亿人口中约 35 亿已上网，这意味着每三人中就有一人经常使用社交媒体。人们倾向于在网上思考和表达，这些活动产生了前所未有的大量数据。机器学习借助计算硬件和数据分析能力，可在以下几个方面改变现状：
- 情感分析 ：对文本、图像甚至表情符号进行上下文挖掘，获取用户的主观信息，帮助生产者和品牌了解受众及其对某些理念或产品的总体态度。
- 行为研究 ：人类的思维、行为和决策过程是一个非常复杂的系统。创建能满足更多人群需求的系统，需要研究特定人群的思维和行为。挖掘数据并将其投射为特定地区的行为模式，是非常有用的过程。
- 背景分析 ：由于大多数人都在网上活动，互联网上留存了大量我们过去的活动数据。公司、执法部门和政府可利用这些数据洞察一个人的个性。
- 遏制欺凌 ：网络欺凌和威胁在网上泛滥。人们倾向于对不符合自己世界观的实体进行言语发泄。像 Perspective API 这样的项目，可以清除和遏制社交论坛中的不良内容，保持论坛的清洁。

2. 机器学习在疾病诊断中的应用

机器学习在疾病诊断方面具有很大的应用潜力。目前，大多数相关方法采用人工神经网络或支持向量机