3、机器学习应用与系统类型解析

机器学习应用与系统类型解析

1. 机器学习任务应用实例

机器学习在众多领域有着广泛的应用，下面是一些具体的任务及可采用的技术：
| 任务 | 任务类型 | 可采用的技术 |
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| 分析生产线上产品的图像以自动分类 | 图像分类 | 卷积神经网络（CNNs）、Transformer |
| 检测脑部扫描中的肿瘤 | 语义图像分割 | CNNs、Transformer |
| 自动对新闻文章进行分类 | 自然语言处理 - 文本分类 | 循环神经网络（RNNs）、CNNs、Transformer |
| 自动标记论坛上的冒犯性评论 | 文本分类 | 自然语言处理工具 |
| 自动总结长文档 | 自然语言处理 - 文本总结 | 自然语言处理工具 |
| 创建聊天机器人或个人助理 | 自然语言处理综合任务 | 自然语言理解（NLU）、问答模块 |
| 根据多个绩效指标预测公司明年的收入 | 回归任务 | 线性回归、多项式回归、回归支持向量机、回归随机森林、人工神经网络；考虑过去绩效指标序列时可用RNNs、CNNs、Transformer |
| 使应用对语音命令做出反应 | 语音识别 | RNNs、CNNs、Transformer |
| 检测信用卡欺诈 | 异常检测 | 隔离森林、高斯混合模型、自编码器 |
| 根据客户的购买行为对客户进行细分 | 聚类 | k - means、DBSCAN等 |
| 以清晰且有洞察力的图表展示复杂的高维数据集 | 数据可视化 | 降维技术 |
| 根据客户过去的购买行为推荐可能感兴趣的产品 | 推荐系统 | 人