为什么现实生活对人工智能的需求如此之大？

介绍数据科学和人工智能（AI）正在超越时代，并将其转变为最令人兴奋的领域。对技术熟练的数据科学家的需求比以前增长得更快。人工智能的子领域有很多需求，如机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等。据统计，人工智能领域的专家招聘在过去四年中增长了74％。数据科学被称为21世纪最“神奇”的工作。但是你知道为什么对人工智能的需求如此之大吗？

大多数好奇学习数据科学或者缺乏经验的人也有这个疑问。为了找到答案，让我们看看数据科学和人工智能在现实生活中的一些辉煌应用。自动补全自动补全功能是一种在用户仍在键入时预测单词其余部分的功能。在智能手机中，它被称为预测文本。

在上面的快照中，用户首先输入“what is the cli．．”，然后接收一些预测作为自然语言处理的结果。用户按tab键接受建议，或按向下箭头键选择合适的选项。通过使用Seq2Seq和注意机制，数据科学家可以获得高精度和低损失的预测。对于自然语言处理，也存在零次学习方法和一次学习方法。对于使用嵌入式系统的其他应用程序，一次学习是实现和操作低训练能力的完美选择。通过了解用户的消息收发习惯，可以对特定用户进行个性化下一个单词预测，从而节省大量时间。此方法用于当前可用的虚拟助理。

智能面部锁

人脸识别是利用人脸来验证身份的过程，人脸检测是其中的一个重要步骤。人脸检测将人脸与背景和其他障碍物区分开来，是一项比较容易的任务。为了执行人脸检测并精确检测帧中的多个人脸，数据科学家通常使用Haar Cascade分类器（一种与opencv模块一起用于读取和检测人脸的XML文件）。深度神经网络（DNNs）也可以用于人脸识别，并且具有良好的性能。VGG－16、RESNET－50、facenet等迁移学习模型有助于构建高质量的人脸识别系统。目前的模型具有很高的精度，可以为标记数据集提供90％以上的精度。人脸识别模型用于安全系统、监视和执法，以及更多的实际应用。

虚拟助理

虚拟助手也被定义为人工智能助手，一个理解语音命令并为用户执行任务的应用程序。人工智能驱动的虚拟助理越来越普遍，正在席卷全球。一些流行的虚拟助理示例有google ai、Apple Siri、Microsoft Alexa和许多其他类似的虚拟助理。在这些助手的帮助下，语音命令可以被翻译并映射到自动化的实际工作中。例如，用户可以通过简单的语音命令拨打电话、发送消息或浏览网页。用户还可以与这些虚拟助理交谈，因此他们也可以充当聊天机器人。虚拟助理的力量不仅限于智能手机或电脑设备。它们还可以用于物联网设备和嵌入式系统，以高效地执行任务，并监控你周围的整个世界。这方面的一个例子可以是使用Raspberry Pi的家庭自动化，其中一个人可以通过语音命令控制整个房子。

金融

人工智能和数据科学在金融领域的进步也是巨大的。金融公司长期以来一直使用人工神经网络系统来识别超出规范的指控或指控，并将其标记为人工调查。人工智能在银行业的应用可以追溯到1987年，当时美国安全太平洋国家银行（ussecurity Pacific National Bank）成立了一个美国欺诈预防工作组，以打击欺诈性使用借记卡的行为。快速决策和高质量的结果，以解决复杂的实时金融和经济问题，如股票市场预测使用时间序列分析。LSTM的深度学习方法也适用于这一领域，以实现对公司未来的可靠预测。有了人工智能技术，流程被自动化来处理诸如解释新的规则和条例或为个人生成定制的财务报告等活动。例如，IBM的Watson可以掌握具体的立法，例如金融工具指令中市场的附加报告条款和住房抵押贷款披露有了人工智能技术，流程被自动化来处理诸如解释新的规则和条例或为个人生成定制的财务报告等活动。例如，IBM的Watson可以掌握特定的法律，例如《金融工具市场指令》和《房屋抵押信息披露法》的其他报告规定。

医疗

人工智能和数据分析在医学科学中的应用是至关重要的，这一领域的进展正在大大提高。人工智能有着各种各样的应用，在医疗部门有着广泛的应用。第一个计算机科学初学者的问题之一是解决一个预测机器学习的挑战，以分类病人是否有肿瘤。评价数据一般具有一系列输入特征，具有不同的变量和样本输出。经过准备，机器学习算法可以识别出这些输入特征和输出特征，并在训练过程中尝试找到正确的匹配项。该模型能够准确地测量和绘制其他数据集的投影，具有较高的精度。然而，这只是一个单一的案例，在医疗行业有很多用途。深度学习和神经网络有助于在扫描和其他医学应用中取得成功。计算能力的进步加上医疗系统中产生的大量数据，使得特定的临床问题非常适合人工智能应用。下面是两个最近实现的可靠和科学适用的算法，可以帮助病人和临床医生，使诊断更容易。第一个是在图像检测任务中优于医生的算法的几个现有示例之一。2018年秋天，首尔国立大学医院和医学院的研究人员开发了一种名为DLAD的人工智能算法，用于检查胸部X光片，识别不规则的细胞生长，比如潜在的癌症。

第二个来自谷歌AI医疗保健公司（Google AI Healthcare）的研究人员，也是在2018年秋天，他们开发了一种学习算法LYNA（淋巴结助手），该算法分析组织切片染色的组织样本，从淋巴结活检中对转移性乳腺癌进行分类。这并不是人工智能首次尝试组织学检查，但值得注意的是，该算法可以对活检样本中人眼无法识别的可疑区域进行分类。随着更多数据驱动的智能应用程序已经提供给我们，在这个不断发展的数据科学和AI领域中，未来将继续见证更多的探索。结论这篇文章，目的是介绍人工智能和数据科学在当代先进世界中最常见的一些实际应用。在人工智能中，这些技术还有很多用途，列出所有这些不同的可能性需要很长时间。本文提供了一个使用人工智能和数据科学发现的现代生活应用程序的了解。