介紹數據科學和人工智能（AI）正在超越時代，并將其轉變?yōu)樽盍钊伺d奮的領域。對技術熟練的數據科學家的需求比以前增長得更快。人工智能的子領域有很多需求，如機器學習、深度學習、計算機視覺和自然語言處理等。據統(tǒng)計，人工智能領域的專家招聘在過去四年中增長了74％。數據科學被稱為21世紀最“神奇”的工作。但是你知道為什么對人工智能的需求如此之大嗎？

大多數好奇學習數據科學或者缺乏經驗的人也有這個疑問。為了找到答案，讓我們看看數據科學和人工智能在現實生活中的一些輝煌應用。自動補全自動補全功能是一種在用戶仍在鍵入時預測單詞其余部分的功能。在智能手機中，它被稱為預測文本。

在上面的快照中，用戶首先輸入“what is the cli．．”，然后接收一些預測作為自然語言處理的結果。用戶按tab鍵接受建議，或按向下箭頭鍵選擇合適的選項。通過使用Seq2Seq和注意機制，數據科學家可以獲得高精度和低損失的預測。對于自然語言處理，也存在零次學習方法和一次學習方法。對于使用嵌入式系統(tǒng)的其他應用程序，一次學習是實現和操作低訓練能力的完美選擇。通過了解用戶的消息收發(fā)習慣，可以對特定用戶進行個性化下一個單詞預測，從而節(jié)省大量時間。此方法用于當前可用的虛擬助理。

智能面部鎖

人臉識別是利用人臉來驗證身份的過程，人臉檢測是其中的一個重要步驟。人臉檢測將人臉與背景和其他障礙物區(qū)分開來，是一項比較容易的任務。為了執(zhí)行人臉檢測并精確檢測幀中的多個人臉，數據科學家通常使用Haar Cascade分類器（一種與opencv模塊一起用于讀取和檢測人臉的XML文件）。深度神經網絡（DNNs）也可以用于人臉識別，并且具有良好的性能。VGG－16、RESNET－50、facenet等遷移學習模型有助于構建高質量的人臉識別系統(tǒng)。目前的模型具有很高的精度，可以為標記數據集提供90％以上的精度。人臉識別模型用于安全系統(tǒng)、監(jiān)視和執(zhí)法，以及更多的實際應用。

虛擬助理

虛擬助手也被定義為人工智能助手，一個理解語音命令并為用戶執(zhí)行任務的應用程序。人工智能驅動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google 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，語音命令可以被翻譯并映射到自動化的實際工作中。例如，用戶可以通過簡單的語音命令撥打電話、發(fā)送消息或瀏覽網頁。用戶還可以與這些虛擬助理交談，因此他們也可以充當聊天機器人。虛擬助理的力量不僅限于智能手機或電腦設備。它們還可以用于物聯(lián)網設備和嵌入式系統(tǒng)，以高效地執(zhí)行任務，并監(jiān)控你周圍的整個世界。這方面的一個例子可以是使用Raspberry Pi的家庭自動化，其中一個人可以通過語音命令控制整個房子。

金融

人工智能和數據科學在金融領域的進步也是巨大的。金融公司長期以來一直使用人工神經網絡系統(tǒng)來識別超出規(guī)范的指控或指控，并將其標記為人工調查。人工智能在銀行業(yè)的應用可以追溯到1987年，當時美國安全太平洋國家銀行（ussecurity Pacific National Bank）成立了一個美國欺詐預防工作組，以打擊欺詐性使用借記卡的行為�？焖贈Q策和高質量的結果，以解決復雜的實時金融和經濟問題，如股票市場預測使用時間序列分析。LSTM的深度學習方法也適用于這一領域，以實現對公司未來的可靠預測。有了人工智能技術，流程被自動化來處理諸如解釋新的規(guī)則和條例或為個人生成定制的財務報告等活動。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的附加報告條款和住房抵押貸款披露有了人工智能技術，流程被自動化來處理諸如解釋新的規(guī)則和條例或為個人生成定制的財務報告等活動。例如，IBM的Watson可以掌握特定的法律，例如《金融工具市場指令》和《房屋抵押信息披露法》的其他報告規(guī)定。

醫(yī)療

人工智能和數據分析在醫(yī)學科學中的應用是至關重要的，這一領域的進展正在大大提高。人工智能有著各種各樣的應用，在醫(yī)療部門有著廣泛的應用。第一個計算機科學初學者的問題之一是解決一個預測機器學習的挑戰(zhàn)，以分類病人是否有腫瘤。評價數據一般具有一系列輸入特征，具有不同的變量和樣本輸出。經過準備，機器學習算法可以識別出這些輸入特征和輸出特征，并在訓練過程中嘗試找到正確的匹配項。該模型能夠準確地測量和繪制其他數據集的投影，具有較高的精度。然而，這只是一個單一的案例，在醫(yī)療行業(yè)有很多用途。深度學習和神經網絡有助于在掃描和其他醫(yī)學應用中取得成功。計算能力的進步加上醫(yī)療系統(tǒng)中產生的大量數據，使得特定的臨床問題非常適合人工智能應用。下面是兩個最近實現的可靠和科學適用的算法，可以幫助病人和臨床醫(yī)生，使診斷更容易。第一個是在圖像檢測任務中優(yōu)于醫(yī)生的算法的幾個現有示例之一。2018年秋天，首爾國立大學醫(yī)院和醫(yī)學院的研究人員開發(fā)了一種名為DLAD的人工智能算法，用于檢查胸部X光片，識別不規(guī)則的細胞生長，比如潛在的癌癥。

第二個來自谷歌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)了一種學習算法LYNA（淋巴結助手），該算法分析組織切片染色的組織樣本，從淋巴結活檢中對轉移性乳腺癌進行分類。這并不是人工智能首次嘗試組織學檢查，但值得注意的是，該算法可以對活檢樣本中人眼無法識別的可疑區(qū)域進行分類。隨著更多數據驅動的智能應用程序已經提供給我們，在這個不斷發(fā)展的數據科學和AI領域中，未來將繼續(xù)見證更多的探索。結論這篇文章，目的是介紹人工智能和數據科學在當代先進世界中最常見的一些實際應用。在人工智能中，這些技術還有很多用途，列出所有這些不同的可能性需要很長時間。本文提供了一個使用人工智能和數據科學發(fā)現的現代生活應用程序的了解。