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一、图像识别
图像识别是机器学习最常见的应用之一。它用于识别物体、人、地点、数字图像等。
具体比如：人脸识别，人脸检测，AI换脸，图像边缘处理，物体跟踪等。
二、语音识别
在我们使用微信,QQ时，我们可以通过语音输入，然后转换为文字，这样自动语音转换为文字的方式也是机器学习。目前，机器学习算法被广泛应用于语音识别的各种应用中，这是大家都常见的。
三、流量预测
如果我们想去一个新的地方，我们会借助百度地图，它会以最短的路线向我们显示正确的路径并预测交通状况。它通过两种方式预测交通状况，例如交通是否畅通、缓慢移动或严重拥堵：
- 通过百度地图应用程序和传感器实时定位车辆。
- 过去几天的平均流量在同一时间。
四、产品推荐
机器学习被阿里巴巴，拼多多等各种电子商务和娱乐公司广泛用于向用户推荐产品。每当我们在淘宝上搜索某些产品时，当我们在同一个浏览器上上网时，我们就会开始获得同一个产品的广告，这是因为机器学习。
淘宝使用各种机器学习算法了解用户的兴趣，并根据客户的兴趣推荐产品。同样，当我们使用腾讯视频时，我们会找到一些关于喜剧电影等的推荐，这也是借助机器学习完成的。
五、自动驾驶汽车
机器学习最令人兴奋的应用之一是自动驾驶汽车。机器学习在自动驾驶汽车中发挥着重要作用。最受欢迎的汽车制造公司特斯拉正在研发自动驾驶汽车。它使用无监督学习方法来训练汽车模型在驾驶时检测人和物体。再说一点，我们的百度在自动驾驶上也很厉害，百度早已经是一家人工智能公司了。
六、电子邮件垃圾邮件和恶意软件过滤
每当我们收到一封新邮件时，它都会被自动过滤为重要邮件、普通邮件和垃圾邮件。在我们收到一封骚扰邮箱，明显的广告时，它会被自动归类到垃圾邮箱，这一点其实谷歌邮箱做的很好，国内的QQ邮箱似乎没有做到这一点，不过在我们的短信上倒是能做到，很多广告的短信能够被自动拦截，这背后的技术是机器学习。
以下是 谷歌邮箱使用的一些垃圾邮件过滤器：
- 内容过滤器
- 标题过滤器
- 常规黑名单过滤器
- 基于规则的过滤器
- 权限过滤器
一些机器学习算法（例如多层感知器、决策树和朴素贝叶斯分类器）用于电子邮件垃圾邮件过滤和恶意软件检测。
七、虚拟个人助理
我们有各种虚拟个人助理，如小米开发的小爱同学，还有阿里巴巴开发的，百度开发的（具体我不知道名字了）。顾名思义，它们帮助我们使用语音指令查找信息。这些助手可以通过我们的语音指令以各种方式帮助我们，例如播放音乐、给某人打电话、打开电子邮件、安排约会等。
这些虚拟助手使用机器学习算法作为重要组成部分，记录我们的语音指令，通过云服务器发送，并使用 ML 算法对其进行解码并采取相应的行动。
八、在线欺诈检测
机器学习通过检测欺诈交易使我们的在线交易安全可靠。每当我们进行一些在线交易时，可能会有各种方式发生欺诈性交易，例如假账户、假身份证和在交易过程中偷钱。因此，为了检测这一点，前馈神经网络通过检查它是真实交易还是欺诈交易来帮助我们。
对于每一笔真正的交易，输出都会被转换成一些哈希值，这些值成为下一轮的输入。对于每笔真实交易，都有一个特定的模式会为欺诈交易发生变化，因此，它会检测到它并使我们的在线交易更加安全。
具体比我我们的支付宝和微信转钱，这一点国内是做越来越好了。
九、股市交易
机器学习广泛用于股票市场交易。在股票市场中，股票总是存在涨跌的风险，因此机器学习的长短期记忆神经网络（例如：LSTM)用于预测股票市场趋势。
十、医学诊断
在医学科学中，机器学习用于疾病诊断。有了这个，医疗技术发展得非常快，能够建立 3D 模型来预测大脑中病变的确切位置。
它有助于轻松发现脑肿瘤和其他脑相关疾病,也可以通过相关影像来判断你是否有可能患有某种疾病。
十一、自动语言翻译
如今，如果我们访问一个新地方并且我们不了解该语言，那么这根本不是问题，因为机器学习也可以通过将文本转换为我们已知的语言来帮助我们。Google 的 GNMT（Google Neural Machine Translation）提供了这个功能，这是一种将文本翻译成我们熟悉的语言的神经机器学习，称为自动翻译。一般的浏览器都带有自动翻译功能。
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