什么是经济上重要的机器学习应用？

如果这太模糊,请提前道歉.

到目前为止我的清单:

统计套利

精算科学

制造过程控制

图像处理(安全,制造,医学成像)

计算生物学/药物设计

赛伯计量学

收益管理

运营研究/物流(我将包括商业智能)

营销(偏好预测,调查设计/分析,在线广告投放)

计算语言学(谷歌,信息检索,...)

教育测试

流行病学

犯罪学(欺诈检测,反恐,......)

消费者信用评分

垃圾邮件检测

查找错误,病毒检测,计算机安全

是否有任何文章,书籍或期刊可以解决这个问题？我见过的唯一一本书就是Supercrunchers,它专注于消费者偏好而不是其他.

有很多领域利用机器学习:

预测文本输入(支持向量机)

计算机视觉

游戏AI

机器人感知(分类和检测)

基因组学

手写识别(美国邮政服务使用神经网络进行邮件分拣)

信用卡欺诈检测

本地化(卡尔曼滤波器,粒子滤波器)

偏好预测(Netflix,亚马逊)

编辑:

如果您正在寻找机清学习的所有应用程序,我认为您会发现问题是难以处理的.机器学习作为一个领域主要集中在使用数据来构建模型的任务,该模型可以将输入映射到所需的输出集.随着人们想象机器学习的新应用,利用它的领域不断增长.如果它有帮助,通常机器学习是最有效的,当输入和输出之间的映射不能很好地描述时,映射空间的维度太高而不能以合理的方式处理,和/或需要随时间自适应.

如果您只是在寻找可以阅读机器学习应用程序的地方,您可以查看以下内容:

Russel和Norvig的人工智能:一种现代方法,是所有人工智能的标准教科书

机器学习研究

机器学习与应用国际会议

另一个不错的选择是打出拥有强大的AI,CS,数学或机器人程序的大学网站,看看他们是否有感兴趣的课程材料.我知道,例如,CMU,麻省理工学院和斯坦福大学通常都有很多在线课程笔记,这些笔记经常会提到各种技术的应用.