22、机器学习在不同领域的应用及相关设计因素

机器学习在不同领域的应用及相关设计因素

1. 机器学习的应用领域

1.1 执法领域的预测性警务

执法机构在多个领域应用预测性警务，包括对性犯罪者的监控和管理，以及打击帮派暴力。预测系统还用于预防犯罪、刑事量刑和假释建议。不过，这些创新引发了一些反对意见，主要集中在隐私问题以及预测性警务系统可能存在的编程偏差。尽管如此，由于其经济性，人工智能在城市系统中的应用会越来越广泛。

1.2 军事领域的机器学习

如今，军事应用中采用机器学习可增强数据处理和利用能力，进而提高战场决策速度。许多国家投入大量资金，将人工智能视为未来战争的关键。无人机、母舰、部队防护外骨骼、可执行任务的无人舰艇以及能执行命令的作战应用程序等，都是基于人工智能的军事应用。机器学习有助于提升军事计算推理能力和自主无人武器系统的智能水平，还可用于网络防御和网络战，通过模式匹配、统计分析、机器学习和大数据分析来检测和遏制网络攻击，例如美国军方的无人机就使用了谷歌的人工智能。

1.3 食品和农业领域的机器学习

机器学习算法为多学科农业技术领域的数据密集型科学提供了新机遇。在农业的多个领域都有应用：
- 产量预测 ：这是精准农业的重要课题，对产量绘图、估算、供需匹配和作物管理以提高生产力至关重要。例如，有方法能自动计算咖啡果实数量，并对其进行分类，还可估算果实重量和成熟百分比；还有机器视觉系统可用于自动化收获樱桃，减少人工劳动需求。
- 疾病检测 ：基于图像处理程序的新方法可用于寄生虫分类和草莓温室环境中蓟马的自动检测；基于卷积神经网络（CNN）的方法可根据简单