對於許多人來說，機器學習可能是個新詞，它在1952年由Arthur Samuel首次提出來，從那以後，不斷髮展的機器學習成為許多行業領域的首選技術。從機器人流程自動化到技術專業知識，機器學習技術被廣泛用於做出預測，並獲得寶貴的資訊以深入瞭解業務運營。它被視為人工智慧的分支（機器演示的智慧）。
機器學習可以定義為對主要依賴模式和推理的統計模型和複雜演算法的科學研究。該技術不用依賴任何明確的指示就可以使用，這是其優點。
機器學習的影響很引人入勝，它引起了許多公司的關注，不管是哪種行業。最重要的是，機器學習真正改變了各行各業的基礎，讓它們變得更好了。
Statista報道，2019年第一季度往機器學習投入了285億美元，這項技術的重要性可見一斑。
鑑於機器學習很重要，我們列出了2020年會湧入市場的幾股潮流。以下是備受期待的機器學習潮流，它們會改變全球眾多行業的基礎。
1。監管數字資料
當下，資料為王。各種技術的出現促使資料越來越多。無論是汽車業還是製造業，資料正以前所未有的速度生成。但問題是“所有資料都很重要嗎？”
為了解開這個謎團，可以部署機器學習，因為它可以藉助雲解決方案和資料中心對大量資料進行排序。它根據資料的重要性來過濾資料，並取出實用資料，同時擯棄無用資料。這樣一來，它節省了時間，企業得以管理支出。
2020年會生成大量資料，許多行業將需要機器學習對相關資料進行分類以提高效率。
2。機器學習用於語音助理
據emarketer網站在2019年的調查顯示，估計美國1。118億人將語音助理用於各種用途。因此很顯然，語音助理會廣泛應用於各行各業。Siri、Cortana、Google Assistant和Amazon Alexa是一些典型的熱門智慧個人助理。
機器學習與人工智慧結合，可以幫助處理業務運營，並確保最高的準確性。因此，機器學習將幫助眾多行業輕鬆完成複雜而重要的任務，同時提高生產力。
預計2020年，越來越多的研究和投資領域會主要集中在開發專門設計的機器學習語音助理上。
3。用於高效營銷
每家公司想在競爭激烈的環境下賴以生存，營銷是個重要因素。營銷在推動預期結果的同時，提升了公司的形象和知名度。但即便藉助現有的多個營銷平臺，想要證明公司存在也變得困難重重。
然而，如果一家公司足夠成功，可以從現有使用者資料中提取模式，那麼該公司很有可能制定成功且高效的營銷策略。而為了分析資料，可以部署機器學習來挖掘資料，並評估研究方法以獲得更好的結果。
在未來一段時間，預計公司企業會採用機器學習來定義高效營銷策略。
4。提升網路安全
最近，網路空間成為了熱門話題。Panda Security聲稱，駭客每天製作大約23萬個惡意軟體樣本，編寫惡意軟體的意圖始終非常明確。由於計算機、網路、程式和資料中心數量眾多，檢查惡意軟體攻擊變得更困難了。
幸好我們有機器學習技術，可以透過自動執行復雜的任務並自行檢測網路攻擊，提供多層保護。不僅如此，機器學習還可以用來對網路安全洩密事件做出反應，減小損害。它可以自動響應網路攻擊，無需人工干預。
展望未來，機器學習會用於高階網路防禦計劃，以遏制並避免損害。
5。更快的計算能力
行業分析師已開始對人工神經網路的功能深有體會，這是由於我們所有人都能預見到幫助解決問題的系統所需要的演算法突破。在這裡，人工智慧和機器學習可以解決需要探索和調控決策能力的複雜問題。一旦這一切迎刃而解，我們就有望體驗到前所未有的計算能力。
英特爾、Hailo和英偉達等企業已經做好了準備，透過定製硬體晶片和AI演算法的可解釋性來支援現有的神經網路處理。
一旦公司搞清楚了執行機器學習演算法的計算能力，我們預計會目睹更多的IT巨頭，它們會投入巨資來研製處理邊緣資料的硬體。
