介紹數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能（AI）正在超越時(shí)代，并將其轉(zhuǎn)變?yōu)樽盍钊伺d奮的領(lǐng)域。對(duì)技術(shù)熟練的數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求比以前增長(zhǎng)得更快。人工智能的子領(lǐng)域有很多需求，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理等。據(jù)統(tǒng)計(jì)，人工智能領(lǐng)域的專家招聘在過去四年中增長(zhǎng)了74％。數(shù)據(jù)科學(xué)被稱為21世紀(jì)最“神奇”的工作。但是你知道為什么對(duì)人工智能的需求如此之大嗎？

大多數(shù)好奇學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)或者缺乏經(jīng)驗(yàn)的人也有這個(gè)疑問。為了找到答案，讓我們看看數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中的一些輝煌應(yīng)用。自動(dòng)補(bǔ)全自動(dòng)補(bǔ)全功能是一種在用戶仍在鍵入時(shí)預(yù)測(cè)單詞其余部分的功能。在智能手機(jī)中，它被稱為預(yù)測(cè)文本。

在上面的快照中，用戶首先輸入“what is the cli．．”，然后接收一些預(yù)測(cè)作為自然語(yǔ)言處理的結(jié)果。用戶按tab鍵接受建議，或按向下箭頭鍵選擇合適的選項(xiàng)。通過使用Seq2Seq和注意機(jī)制，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以獲得高精度和低損失的預(yù)測(cè)。對(duì)于自然語(yǔ)言處理，也存在零次學(xué)習(xí)方法和一次學(xué)習(xí)方法。對(duì)于使用嵌入式系統(tǒng)的其他應(yīng)用程序，一次學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)和操作低訓(xùn)練能力的完美選擇。通過了解用戶的消息收發(fā)習(xí)慣，可以對(duì)特定用戶進(jìn)行個(gè)性化下一個(gè)單詞預(yù)測(cè)，從而節(jié)省大量時(shí)間。此方法用于當(dāng)前可用的虛擬助理。

智能面部鎖

人臉識(shí)別是利用人臉來驗(yàn)證身份的過程，人臉檢測(cè)是其中的一個(gè)重要步驟。人臉檢測(cè)將人臉與背景和其他障礙物區(qū)分開來，是一項(xiàng)比較容易的任務(wù)。為了執(zhí)行人臉檢測(cè)并精確檢測(cè)幀中的多個(gè)人臉，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常使用Haar Cascade分類器（一種與opencv模塊一起用于讀取和檢測(cè)人臉的XML文件）。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）也可以用于人臉識(shí)別，并且具有良好的性能。VGG－16、RESNET－50、facenet等遷移學(xué)習(xí)模型有助于構(gòu)建高質(zhì)量的人臉識(shí)別系統(tǒng)。目前的模型具有很高的精度，可以為標(biāo)記數(shù)據(jù)集提供90％以上的精度。人臉識(shí)別模型用于安全系統(tǒng)、監(jiān)視和執(zhí)法，以及更多的實(shí)際應(yīng)用。

虛擬助理

虛擬助手也被定義為人工智能助手，一個(gè)理解語(yǔ)音命令并為用戶執(zhí)行任務(wù)的應(yīng)用程序。人工智能驅(qū)動(dòng)的虛擬助理越來越普遍，正在席卷全球。一些流行的虛擬助理示例有g(shù)oogle ai、Apple Siri、Microsoft Alexa和許多其他類似的虛擬助理。在這些助手的幫助下，語(yǔ)音命令可以被翻譯并映射到自動(dòng)化的實(shí)際工作中。例如，用戶可以通過簡(jiǎn)單的語(yǔ)音命令撥打電話、發(fā)送消息或?yàn)g覽網(wǎng)頁(yè)。用戶還可以與這些虛擬助理交談，因此他們也可以充當(dāng)聊天機(jī)器人。虛擬助理的力量不僅限于智能手機(jī)或電腦設(shè)備。它們還可以用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)，以高效地執(zhí)行任務(wù)，并監(jiān)控你周圍的整個(gè)世界。這方面的一個(gè)例子可以是使用Raspberry Pi的家庭自動(dòng)化，其中一個(gè)人可以通過語(yǔ)音命令控制整個(gè)房子。

金融

人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)在金融領(lǐng)域的進(jìn)步也是巨大的。金融公司長(zhǎng)期以來一直使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來識(shí)別超出規(guī)范的指控或指控，并將其標(biāo)記為人工調(diào)查。人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用可以追溯到1987年，當(dāng)時(shí)美國(guó)安全太平洋國(guó)家銀行（ussecurity Pacific National Bank）成立了一個(gè)美國(guó)欺詐預(yù)防工作組，以打擊欺詐性使用借記卡的行為。快速?zèng)Q策和高質(zhì)量的結(jié)果，以解決復(fù)雜的實(shí)時(shí)金融和經(jīng)濟(jì)問題，如股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)使用時(shí)間序列分析。LSTM的深度學(xué)習(xí)方法也適用于這一領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)對(duì)公司未來的可靠預(yù)測(cè)。有了人工智能技術(shù)，流程被自動(dòng)化來處理諸如解釋新的規(guī)則和條例或?yàn)閭�(gè)人生成定制的財(cái)務(wù)報(bào)告等活動(dòng)。例如，IBM的Watson可以掌握具體的立法，例如金融工具指令中市場(chǎng)的附加報(bào)告條款和住房抵押貸款披露有了人工智能技術(shù)，流程被自動(dòng)化來處理諸如解釋新的規(guī)則和條例或?yàn)閭�(gè)人生成定制的財(cái)務(wù)報(bào)告等活動(dòng)。例如，IBM的Watson可以掌握特定的法律，例如《金融工具市場(chǎng)指令》和《房屋抵押信息披露法》的其他報(bào)告規(guī)定。

醫(yī)療

人工智能和數(shù)據(jù)分析在醫(yī)學(xué)科學(xué)中的應(yīng)用是至關(guān)重要的，這一領(lǐng)域的進(jìn)展正在大大提高。人工智能有著各種各樣的應(yīng)用，在醫(yī)療部門有著廣泛的應(yīng)用。第一個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)初學(xué)者的問題之一是解決一個(gè)預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)，以分類病人是否有腫瘤。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)一般具有一系列輸入特征，具有不同的變量和樣本輸出。經(jīng)過準(zhǔn)備，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別出這些輸入特征和輸出特征，并在訓(xùn)練過程中嘗試找到正確的匹配項(xiàng)。該模型能夠準(zhǔn)確地測(cè)量和繪制其他數(shù)據(jù)集的投影，具有較高的精度。然而，這只是一個(gè)單一的案例，在醫(yī)療行業(yè)有很多用途。深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有助于在掃描和其他醫(yī)學(xué)應(yīng)用中取得成功。計(jì)算能力的進(jìn)步加上醫(yī)療系統(tǒng)中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，使得特定的臨床問題非常適合人工智能應(yīng)用。下面是兩個(gè)最近實(shí)現(xiàn)的可靠和科學(xué)適用的算法，可以幫助病人和臨床醫(yī)生，使診斷更容易。第一個(gè)是在圖像檢測(cè)任務(wù)中優(yōu)于醫(yī)生的算法的幾個(gè)現(xiàn)有示例之一。2018年秋天，首爾國(guó)立大學(xué)醫(yī)院和醫(yī)學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種名為DLAD的人工智能算法，用于檢查胸部X光片，識(shí)別不規(guī)則的細(xì)胞生長(zhǎng)，比如潛在的癌癥。

第二個(gè)來自谷歌AI醫(yī)療保健公司（Google AI Healthcare）的研究人員，也是在2018年秋天，他們開發(fā)了一種學(xué)習(xí)算法LYNA（淋巴結(jié)助手），該算法分析組織切片染色的組織樣本，從淋巴結(jié)活檢中對(duì)轉(zhuǎn)移性乳腺癌進(jìn)行分類。這并不是人工智能首次嘗試組織學(xué)檢查，但值得注意的是，該算法可以對(duì)活檢樣本中人眼無法識(shí)別的可疑區(qū)域進(jìn)行分類。隨著更多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能應(yīng)用程序已經(jīng)提供給我們，在這個(gè)不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)和AI領(lǐng)域中，未來將繼續(xù)見證更多的探索。結(jié)論這篇文章，目的是介紹人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)在當(dāng)代先進(jìn)世界中最常見的一些實(shí)際應(yīng)用。在人工智能中，這些技術(shù)還有很多用途，列出所有這些不同的可能性需要很長(zhǎng)時(shí)間。本文提供了一個(gè)使用人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)代生活應(yīng)用程序的了解。