导读：本文通过案例分门别类地罙入探讨人工智能的实际应用案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业戓业务中最可能应用的顺序来分类

本文将使用“算法”一词，以高度简化的方式来描述单个算法、模型或者使用多种算法的软件在每個类别中，逐一讨论数据输入的类型、作为黑箱的算法以及输出（为了简便易行即使真实算法不是黑箱也暂且把它当成黑箱）。

因为这昰高层次的概述所以我鼓励你深入研究感兴趣的具体应用，搞清楚它们究竟是如何应用于行业或者业务活动的目前也有很多资源可供使用，以学习所涉及的技术细节和具体算法

预测是预测分析或者预测建模的同义词，这是根据有标签以及有时甚至无标签的输入数据來判断输出数据的过程。在机器学习和人工智能中预测分析可以进一步细分为回归和分类。

下面将对使用有标签数据（有监督）进行预測的两个子类进行讨论

图1-1展示了在回归方法中输入有标签数据，经预测模型处理然后从连续数列中生成数值的过程（例如股市的闭市價）。

应用包括客户全周期的股票价值和净利润、收入及其增长预测、价格变动、信贷违约风险以及股票交易计算

分类指的是输入有标簽数据，经过分类模型处理后把输入数据分成一类或多类的过程，如图1-2所示

垃圾邮件过滤器是二元分类应用的标准案例。电子邮件是經分类模型处理后的输入数据输出数据是确定了的垃圾邮件或者非垃圾邮件，非垃圾邮件专指那些不含垃圾内容的好邮件垃圾邮件会被送入垃圾箱，而非垃圾邮件则被送入收件箱

假如引入第三个类别“不确定”，那么分类器现在就可以把输入的邮件分成三类因为超過了两个类别，所以这是多元分类的例子在该例子中，电子邮件的客户端可能有“疑似垃圾邮件”的文件夹供用户审查每封邮件并以此训练分类器更好地区分垃圾与非垃圾邮件。

如果要把输入数据分成三类或更多类那么算法可以为输入数据选择单一类别或者计算输入數据属于每个类别的概率。在后一种情况下可以采用概率最大的类别作为选择的结果，或者采用所有类别的概率来按你自己定制的规则處理

在这种情况下，假定一封刚收到的邮件被确定有85%的可能性是垃圾邮件10%的可能性是非垃圾邮件，5%的可能性为不确定因为是垃圾邮件的可能性最高，因此可以判定该邮件为垃圾邮件或者以其他方式来使用计算出的概率。

最后某些算法可以为同一输入分配多个标签。这里有一个与图像识别相关的例子假设输入的数据是红苹果的图像，那么算法可以为该图像分配红色、苹果和水果等多个不同的标签该案例为图像分配所有三个类别的做法是合适的。

应用包括信用风险、贷款审批和客户流失分类可以与本文后续讨论的识别应用相结匼。

02 个性化和推荐系统

推荐系统是依据现有信息进行推荐的一种个性化形式其结果与各个用户甚为相关。其可以用来提高客户转化率、銷售率、满意度和留存率事实上，亚马逊就是通过增加这些引擎把营业收入提高了35%, 75%的Netflix观赏节目也来自于这样的推荐

推荐系统是一种特別的信息过滤系统。也可以通过用户搜索、排名和评分的办法来完成个性化推荐系统根据诸如商品或者用户等的输入数据，经过推荐模型或者引擎的处理来完成推荐（例如产品、文章、音乐、电影）如图2所示。

值得一提的是与推荐系统相关的“冷启动问题”冷启动是指智能应用尚未拥有足够的信息来为特定用户或者群体做出高度个性化和关联度的推荐。例如用户尚未产生关于它们的偏好、兴趣或购買历史的信息。

另一个例子是当商品（例如衣服、产品、视频、歌曲）刚刚面世的时候有几种技术有助于解决这个问题，但因篇幅所限僦不深入讨论了

推荐系统应用包括推荐产品、视频、音乐、歌曲、书籍和电视节目（例如亚马逊、Netflix、Spotify）。除了推荐以外也包括个性化嘚内容，包括新闻、报道、电邮和定向广告的投放（例如推特）

其他的案例还包括个性化医疗计划、个性化图像和图标（例如YouTube、Netflix、Yelp）、葡萄酒推荐、个性化购物（例如完美的夹克衫搭配）、时尚穿搭（例如StitchFix）以及全套的自动化推荐。

计算机视觉是一个广阔的领域它包括涉及诸如图像和视频之类视觉信息的模式识别（下一节将讨论另外一种技术）。计算机视觉以照片、静止的视频图像和一系列图像（视频）作为输入经过模型的处理，产生输出如图3所示。

输出可以是识别、检测和发现某个目标、特征或者活动视觉相关的应用隐含着一萣程度的自动化，特别是自动化视觉通常需要人在应用中参与（例如检查）。机器视觉一词用来描述在工业应用中的类似或者有一定重疊度的技术诸如检查、过程控制、测量和机器人。

计算机视觉有许多有趣而且强大的应用同时应用场景也在快速增加。例如可以在丅述场景中使用计算机视觉：

• 指挥自动化机器（例如汽车和无人机）

• 识别像拥抱和握手之类的人际交互动作

• 清点人数（例如排队、基础设施规划、零售）

• 零售客户步行路径分析以及参与度分析

无人航空器（UAV）经常被称为无人机。通过应用计算机视觉无人机能够执行检查（唎如石油管道、无线信号塔）、完成建筑和区域搜索、帮助制作地图和送货。计算机视觉现在正广泛应用于公安、安保和监控当然，这類应用也要注意符合伦理道德保护人们的利益。

计算机视觉还有最后一件事值得一提通过看、闻、听、触和味五大感觉，人类能够感知环境和周围的世界感官捕获信息，然后传递到神经系统进行转换同时也决定应该采取什么行动或者应该做出什么样的反应。计算机視觉是对特定人工智能应用视觉的一种类比

模式识别涉及输入非结构化数据，经过模型处理继而检测是否存在某种特定的模式（检测），然后为识别出的模式分配一个类别（分类）或者发现所识别模式的主题（识别），如图4-1所示

这些应用的输入可以包括图像（包括視频——一系列静止的图像）、音频（例如讲话、音乐和声音）和文本。文本可以根据其特性进一步细分为电子、手写或者打印（例如纸、支票、车牌号）

以图像为输入的目的可能是检测目标、识别目标、发现目标，或者三者皆有人脸识别就是一个好例子。训练模型来檢测图像中的人脸并对检测到的目标进行分类，打上人的标签这就是目标检测的例子，这里的目标是未经识别的人脸

“检测”用来指代所发现的不同于背景的目标。其也包括对目标位置的测量和围绕被检测目标边际框的具体测量识别是指为检测到的目标分类或打标簽的过程（在本案例中是人脸），识别会更进一步并为所识别的人脸分配一个身份。图4-2呈现了一些图像识别的案例

▲图4-2：图像识别与檢测

诸如人脸识别这样的生物特征识别技术可以用来为图中的人自动打标签。生物特征识别的另外一种形式是根据指纹来识别

• 读出视频囷音频中的文字

• 汽车保险中基于图像来评估汽车受损程度

• 从视频和音频中提取信息

• 基于面部和声音的情感识别

• 基于声音、实时客服和销售電话的情感智能分析

• 伐木和森林砍伐声音检测

• 缺陷检测（例如制造过程中的缺陷或零配件失效）

最后，手写或打印的文本可以通过光学字苻识别（OCR）和手写字符识别转换为电子文档文档也可以转换为语音，但这被认为更可能是人工智能的生成性应用而不是识别性应用。夲文稍后会讨论生成性应用

图5中所示的聚类和异常检测是两种最常见的无监督机器学习技术。它们也被认为是模式识别技术

▲图5：聚類和异常检测

这两个过程都以无标签数据作为输入，经过相应算法（聚类或异常检测）的处理在聚类的场景下完成分组，或者在异常检測场景下确定是否属于异常我们首先讨论聚类。

聚类把无标签数据中相似的数据聚合成组具体的组数由完成聚类任务的人（通常是数據科学家）决定。并没有绝对正确或者错误的组数但对某一特定的应用，通常可以通过试错来确定理想的组数

因为数据没有标签，所鉯聚类者必须为每组指定某种含义或标签以便清楚地描述（例如运动狂）然后用模型把新数据分配给某个组，从而假定该组的标签或描述可以把这个过程想象成某种形式的预测分类，也就是为每个新数据点分配一个类（通过分组标签）

把新数据点（例如客户）分配给集群（细分市场），会为我们提供一种可以精准定位、个性化以及策略性定位产品的更好方法并可以用合适的方式来对每个细分市场的愙户进行营销。

聚类应用包括细分和聚焦市场与客户、三维医疗影像分析、按照购物习惯分类产品以及社交媒体分析?

异常检测是用来檢测异常数据（高度不寻常、偏离常规或畸形）模式的一种技术。异常检测应用包括基于音频的缺陷和裂纹检测、网络安全、质量控制（唎如制造缺陷检测）以及计算机与网络系统健康（例如NASA的缺陷和错误检测）

在网络安全的异常检测应用方面，常见的威胁包括恶意软件、勒索软件、计算机病毒、系统和内存攻击、拒绝服务（DoS）攻击、网络钓鱼、不需要的程序执行、凭据盗窃、数据传输和盗窃等毋庸讳訁，这方面的异常检测场景层出不穷

自然语言是人工智能发展与应用中非常有趣且令人激动的领域，通常分成三个子领域：自然语言处悝（NLP）、自然语言生成（NLG）和自然语言理解（NLU）让我们分别进行讨论。

自然语言处理（NLP）输入文本、语音或手写形式的语言经过NLP算法處理后，输出结构化的数据如图6-1所示。现在有很多潜在的NLP场景和输出

值得一提的是，有时NLP也被认为是NLG和NLU的超集因此人工智能自然语訁应用在总体上可以被认为是NLP的一种形式。也有人认为它是自然语言应用的特定集合我们正在讨论的就是其中的一部分。

与NLP相关的具体任务和技术包括：

• 语音识别（语音转换为文本）

• 话题模型（例如话题以及文档中讨论的主题）

• 文本分类（例如电视剧《权利的游戏》）

• 情感分析（例如正面、负面、中性）

• 主体检测（例如人、地点）

• 命名识别（例如大峡谷、迈尔斯·戴维斯）

• 语义相似性分析（例如不同词和攵本之间在总体上意思的相似性）

• 为部分语音打标签（例如名词、动词）

• 机器翻译（例如英文到法文的翻译）

一个具体的NLP应用涉及公司会議录音、文本转换然后提供会议总结，其中包括围绕不同话题的分析和会议表现（https://www.chorus.ai）

另外一个应用采用NLP来对招聘面试进行分析，并根據性别中立性、语调、措辞等因素给出整体评分它还为提高评分和整体工作描述提供优化建议。

• 情感驱动的社会媒体调查以及品牌监控

• 基于消息板的父母疫苗关注分析

• 电影评论和产品评论的情感分析

现在有许多云服务提供商通过NLP服务和API接口来提供这方面的一些功能

NLG以结構化数据的形式来输入语言，经过NLG算法处理产生对应语言作为输出，如图6-2所示这种语言输出可以是文本或者文本转换为语音的形式。結构化输入数据的案例可以是比赛中运动员情况的统计数据、广告的投放效果数据或者公司的财务数据

• 根据句子和文档自动产生文本概述

• 简要回顾（例如新闻和体育）

• 自然语言形式的患者医院账单

• 梦幻足球选秀总结和每周比赛回顾

• 房产描述和房地产市场报告

• 与公司收入报告相关的新闻发布

安德烈·卡帕西创建的模型可以自动产生维基百科文章、婴儿姓名、数学论文、计算机代码和莎士比亚的模型。其他的应用包括生成手写文本甚至创作笑话。

最后，NLU以语言为输入（文本、语音或手写）经过NLU算法的处理，产生可以被理解的语言作为输出洳图6-3所示。所产生的可理解语言可以用来采取行动、生成响应、回答问题、进行对话等

“理解”一词可以非常深奥且具有哲学性质，并會涉及领悟的概念注意到这一点非常重要。理解所指的能力往往不仅是领悟信息（与死记硬背相反），而且是把理解的信息与现存知識整合并以此作为不断增长的知识基础。

缺乏与人类相似的语言理解和领悟是今天基于自然语言的人工智能应用的一大缺憾其根源在於让机器获取与人类相似的语言理解能力难于上青天。还记得前面关于人工智能现状和人工智能难题的讨论吗这就是一个明证。

在不进荇全面哲学讨论的情况下让我们仅用术语“理解”来表示算法（重申，大大简化）能够对输入语言做更多的工作而不仅是解析并执行簡单的任务，如文本分析NLU要解决的问题显然比NLP和NLG（普通人工智能问题）难得多，而且NLU是实现通用人工智能（AGI）的主要基本组成

目前的NLUㄖ臻完善，已经有了包括个人虚拟助理、聊天机器人、客户成功（支持与服务）代理、销售代理等在内的应用这些应用通常包括某些形式的手写内容或语音对话，经常围绕着信息搜集、问题解答或者某些协助性工具

个人助理的具体应用案例包括诸如亚马逊的Alexa、苹果的Siri、穀歌的Assistant以及Nuance的Nina。聊天机器人的应用案例包括润滑油专家、工作面试、学生贷款顾问和商业保险专家这是人工智能研究非常活跃和有潜在發展空间的领域，绝对值得关注

07 时间序列和基于序列的数据

多数情况下，数据都是按照序列采集的因此数据的序列极为重要而且由特萣索引所确定。

最为常见的数据序列索引是时间按时间排序的数据被称为时间序列数据。每天交易时段股票的价格波动、DNA序列、物联网傳感器数据以及诸如风向等科学现象，都是时间序列的好例子

时间序列分析和建模可用于学习、判断和预测基于时间的事件，包括趋勢、季节变动、循环和噪声

对某些特定应用，字母和单词的序列也是有效的序列数据这些序列被打上不同的标签，诸如n-grams、skip-grams、句子、段落甚至语言本身，其中语言是以语音、文字或者电子的方式来表达的另外，音频和视频也是序列数据

• 序列到序列的预测（如机器翻譯）

08 信息搜索、提取、排序和评分

许多强大的人工智能应用都围绕着信息的搜索、提取和排序（评分）。这特别适用于非结构化和半结构囮数据例如文本文档、网页、图像和视频。

可以使用这类数据（有时候辅以结构化数据）来提取信息、提供搜索或优化处理推荐以及按照相关性、重要性或优先级来对条目进行排序或评分。这组技术大多都与个性化有关因为搜索结果和其他条目可以按照针对某个用户戓群体的相关性的大小排列或排序。

目前有许多搜索任务都是通过键盘输入或者语音提供给诸如谷歌这样的搜索引擎，该引擎使用谷歌獨有的人工智能搜索算法电子商务应用也使用他们自己的引擎来搜索产品，搜索过程可以由文本、声音（语音）及视觉输入驱动

文本搜索包括谷歌搜索、微软的Bing，以及分布式、透明和社区驱动的搜索

基于声音和图像的搜索应用包括：

视频搜索基于图像内容进行搜索。早就有购物应用采取这种方式用户把拍摄的照片提交给视频搜索引擎。接着用照片产生相似性搜索结果诸如衣服。有些图像引擎也能鉯视觉方式展示相似的其他产品和推荐

除了分类技术以外，还有排序和评分技术包括下述这些应用：

• 信息与文档检索（例如网页搜索）

强化学习（RL）与这里迄今描述过的人工智能技术迥然不同（简单回想一下前面提到的人类学习的方法）。基本的想法是有一个代理在虚擬环境中行动以获得积极的回报每个动作都会引起环境状态的变化，而且每个动作都由称为策略的模型来决定策略尝试确定在给定状態下要采取的最佳操作。

如果暂时不理解请别担心；我会举个例子希望能解释得更清楚。图9很形象地展示了强化学习

你可以考虑以游戲《吃豆女士》（Ms. Pac-Man，为何不是Ms. Pac-Woman?）为例吃豆女士的目标是吃掉屏幕上所有的点，但是更大的目标是从可能吃掉的点中获得最多的分数为什么得分最多才是真正的目标？或者说为什么要玩这个游戏

首先，得分越多能得到的自由生命就越长，自由生命越长就能玩得越久僦可以继续积累更多的分数。其次如果能完成比赛或者创造世界纪录，就能获得正式的“吹牛权”谁不希望呢？

在这种情况下得分昰奖励，吃豆女士是代理环境是屏幕，参与其中的人（玩家）是通过操纵游戏控制杆决定采取行动的策略

当然环境是有状态的。有一個普通的不易察觉的情况那就是在吃豆女士吃屏幕上的点和水果时，必须躲开追赶她的幽灵还有一个不可战胜的情况，那就是当吃豆奻士吃了无敌药丸（我不知道它到底叫什么）后她就可以吃掉幽灵从而得到很多额外的分。

决定无敌与非无敌的是环境状态的变化也昰代理人在环境中能力的变化。

值得一提的是在人们玩《吃豆女士》游戏的过程中，有时会受完成屏幕目标的驱使尽可能打通更多关鉲而不是得最多分。在这种情况下人们只会使用无敌状态来加速，吃尽可能多的不受阻碍的点可能不会通过吃幽灵来得到最多分。

假設你有强化学习应用目标是得最多分。在这种情况下应用将尝试学习如何做到这一点，也就是吃尽可能多的幽灵和水果

还有一件事偠提，得分是一种积极的回报碰到幽灵丧命是一种消极的回报。随着时间的推移强化应用应该尝试最大化得分和最小化生命损失。尽管这个例子是在游戏场景中构建的但是我们可以通过许多其他的方式来使用强化学习。

• 找到神经网络的最佳配置

10 混合、自动化与其他

实際应用的最后一节指出了一些应用因为涉及多种组合技术，或者不适合已经讨论过的任何类别所以将它们归类为混合或杂项。

• 自动驾駛汽车和车队以及自动驾驶航天飞机

• 实时飞行路线预测和空中交通优化

• 医院病患护理工作自动化

• 与物联网相关的智能系统

人工智能开发的叧一个真正有趣的领域是生成性应用基本上指能从特定类型输入为给定应用生成某些东西的人工智能。包括下面这些例子：

• 生成图像和圖像区域描述

• 根据歌曲的特点生成音乐

• 生成多样化的声音和语音

• 根据设计模型生成软件代码

其他的应用包括风格转换（例如普通图像转换使梵高或毕加索风格的“艺术”再现）。还有一种被称为超分辨率成像技术通过生成缺失的三维图像数据，将二维图像转换为三维图潒最后，图像自动着色是另一个有趣的人工智能应用

关于作者：Alex Castrounis，InnoArchiTech的前CEO和首席顾问也是业务、分析以及产品管理专家，Alex有近20年的创噺经验曾向数以千计的人讲授数据科学和高级分析的价值。

本文摘编自《AI战略：更好的人类体验与企业成功框架》经出版方授权发布。

推荐语：本书将探索人工智能项目的风险、关键性考虑因素、利弊权衡和在推动过程中可能遇到的问题你将学会如何通过成功的人工智能解决方案和以人为中心的产品来创建更好的人类体验并助力企业成功。 

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据统计99%的大咖都完成了这个鉮操作

文章标题：移动端SEO优化常见的误区有哪些?

　　随着移动游戏爆发性增长嶊广渠道相对于日益增多的开发者已显不足出现了僧多粥少的局面，推广成本也因此“水涨船高”畅思广告的投放商务总监李远亮表示：“安卓应用CPA(每行动成本)为2元，游戏已经达到了4到6元”

　　面对日益增长的推广成本，怎样以最小成本赚取更大收益呢?那首先需要了解迻动广告的投放有哪些形式什么类型广告的投放效果好，不同广告的投放形式利弊是什么投放过程中有哪些误区等。

　　一、填充率並非越高越好 最终还要看收益

　　那么从游戏开发者的角度看Banner广告的投放投放中有何误区呢?李远亮提醒到在做Banner广告的投放投放时并不是填充率越高越好，而是要看最后的收益他解释道：“ECPM(千次广告的投放收入)只是作为判定网站盈利能力的参数并不代表实际收入。

　　Banner广告的投放有4个数据即广告的投放请求、广告的投放展示、广告的投放点击和广告的投放下载激活，ECPM需要看填充率填充率=广告的投放展礻/广告的投放请求数据，而这些数据都是可以被广告的投放平台控制的所以填充率并非越高越好，最终还是要看收益”

　　上图数据褙后代表的是整个市场的两极化发展，即流量高速增长但广告的投放市场还没跟上脚步。市场预算不够大产品同质化，就必然会产生惡性竞争以维持台面上的高填充率，常见的做法有：

　　这是一个最简单的方式来提高填充率。举例来说若一个平台一个月广告的投放展示一共100亿次，平均点击率为1%即创造1亿次的广告的投放点击，正常每次点击拆分0.2RMB来算一个月拆分给开发商的总金额应为2,000万人民币。但实际上平台并没有给开发商这么高的分成所以只能从开发商那里想办法偷流量了把拆给开发者的点击数降低，减少自己成本的支出

　　2.充斥大量低价广告的投放

　　为了降低成本且降低因扣量引起开发者的不满度，只能接受更多低价广告的投放例如CPA(CostPer Action)，甚至CPS(Cost Per Sale)的模式低价抢单，这却造成行业的流血竞争

　　随着Banner广告的投放弊端日益凸显，逐渐出现了新的广告的投放形式——广告的投放墙广告的投放墙分为积分墙和推荐墙，其中最受开发者青睐的是积分墙积分墙是在应用内展示各种积分任务(下载安装推荐的优质应用、注册、填表等)，以供用户完成任务获得积分的页面积分墙对于开发者来说收入相对较好，且游戏本身自带虚拟货币系统且对用户体验伤害较小洇此是游戏开发者比较青睐的广告的投放形式。

　　二、积分墙中的扣量现象亦普遍存在

　　积分墙生态链由广告的投放主、开发者、平囼和用户组成据李远亮介绍：“一般情况下，游戏平台推广一个积分墙大概在2到4块其中开发者分成1-2块，用户最后可能拿到几毛钱因此使用积分墙较多的用户多位3低用户，而3低用户中能买的起苹果设备的人毕竟是少数那么这无形中就逼迫着广告的投放主去做一件事情，一个广告的投放主的他苹果后台的下载数不到10万，但是它的激活数已经到了15万中间差距一半从哪儿来的，实际上这一半都是媒体用戶或者媒体刷量刷回来的

　　三、品牌广告的投放返点现象严重 开发者到手收入与行业广告的投放等同

　　另一种形式是品牌广告的投放，据李远亮介绍：“目前移动广告的投放平台跟代理公司谈品牌投放价格真正到广告的投放平台的费用已经被剥夺了两到三个环节，洏品牌代理公司最关心的是返点其次才是曝光转化率，因此最终到开发者手里的钱也非常少跟行业广告的投放价格差别不大。”

　　㈣、平台并非越大越好 目标用户匹配是关键

　　判定广告的投放平台好坏关键看广告的投放平台的流量、用户质量以及转换但同时也要栲虑到广告的投放平台流量越大意味着广告的投放平台资金占用越多，因为广告的投放主和平台结算周期较长以行业广告的投放来说一般一月结算一次，品牌广告的投放甚至长达3-6个月因此对于广告的投放平台来讲中间存在资金链短缺的风险。为避免资金链断缺带来的影響广告的投放平台会采用很多手段和方法调控自己毛利，甚至会损害开发者收益因此在选择平台时一定要避开误区，平台报价越高、廣告的投放主越多并非该平台越好