或许这个问题从实际应用的角度来回答会更好，因为任何技术的发展最终都是要为应用而服务的。
很多人可能对此类的认识比较模糊，但是机器学习已经渗透到我们生活的方方面面——零售(电商)、医疗、公共交通等等，而且各种应用正在以我们无法想象的方式增长。
你可能会在社交网站上与聊天机器人对话，或者与客户服务电话交谈——其实这背后都是很多类型的机器学习应用程序在默默工作，包括那些帮助组织预测模式和行为的机器学习应用程序。
这些应用程序能够对海量数据进行筛选，一旦它们被“教会”了要寻找的东西，就能理解其中的信息。这种工作模式之下，就产生了对数据科学家的需求，他们能够建立算法，找到可以预测结果和行为的模式。
如今，随着自动化平台如微软Azure或AWS和机器学习库等的出现，数据科学家开发这些算法模型比以往任何时候都更容易、更快。这不仅意味着你会获得更快的客户服务，而且你还将受益于更好、更高质量的产品和服务。
我们可以看到在各行各业中涌现出的机器学习新应用，而且这种创新的潜力几乎是无限的。以下是一些现有的应用和不久的将来可以使用的应用。
·防御：利用卫星图像，机器学习应用可以对简易爆炸装置(IED)爆炸的历史数据进行筛选，以帮助军方预测这些炸弹的位置。
·公共交通:利用卫星图像、成像处理技术和历史数据，数据科学家可以帮助机器学习软件识别卫星地图上的公共汽车，并创建一种算法，使其能够预测任何一天的公共汽车所在的位置。为了让软件能够“看到”带有图像处理的总线，数据科学家们使用深度学习和神经网络，这是一种模拟大脑工作方式的算法。通过预测这些交通模式，该软件能让交通部门节省开支，同时帮助通勤者节省时间。
·制造:利用历史数据，数据科学家可以建立算法来预测潜在的产品缺陷。由于这些缺陷可能是基于一个数字或多个变量的组合，比如室温和零件制造时的位置等，软件的数据越多越好，从而帮助确定缺陷的原因，并防止将来出现问题。
·卫生保健:卫生保健提供者可以通过机器学习来预测不同类型的结果，例如住院病人住院后住院的可能性或重新入院的可能性。这些应用程序被教导要对数据进行筛选，并根据不同的变量来寻找模式，比如病人的医疗状况、何时、何时补药，以及后续医生就诊的频率。
·安全:机器学习应用可以帮助消除机场、体育场和其他场所的假警报，并发现人类安检人员可能会错过的东西，这不仅可以大大加快安全进程，还能提高安全性。
·金融服务:新算法使金融机构能够预测未偿贷款何时会拖欠。类似地，AI聊天机器人也在提供个性化的客户建议，以增加用户的忠诚度和满意度。
·智能汽车:在未来，机器学习将使汽车能够了解司机的需求和他们的环境。该软件可以根据对特定司机的理解，自动调整诸如内部温度、音乐和座位位置等信息，并在自动驾驶模式下提供实时的交通和路况信息。
无论是从大量的数据中识别图像或进行模式识别，用机器学习的能力来预测行为和结果，在许多行业和我们日常接触的很多领域有重大影响，我们的安全,健康,购买模式,和我们的工作方式。但它仍然是一个非常年轻的领域，有无限可能尚未被发掘出来，我们有理由相信未来会更好。
