在人工智慧應用最為人熟知的兩個領域就是，人臉識別和智慧型語音。其中人臉識別已經普及到很多應用場景，現在的智慧型手機都搭載了人臉識別技術，儘管存在很多方向的的漏洞但是大眾對於產品還是欣然接受的。從去年的的無人超市，到現在構建智慧型城市系統，接下來的人工智慧推廣應用該怎麼走？演算法的不斷提公升能帶來多大的紅利？
在巨集觀角度上面細小的分支將會成為人工智慧的另一種個市場應用的紅利大頭，例如工廠裝置就需要用到智慧型識別系統來判斷裝置的磨損情況，僅僅從聲音上面的不同就能得出是否需要潤滑油？或者車床的磨損情況怎麼樣，什麼時候更換等等。
而人工智慧的推廣應用是多方向的，據了解，已經有**人工智慧伴奏系統在中國亮相。人工智慧通過資料分析與學習，找到相對固定模板，然後通過套用模板進行「創作」和演出。
隨著應用場景增多。目前來講，人工智慧的推廣應用不能只限於乙個思維，生活中大多數使用的到，就看你如何去發揮它。
而金融等領域由於基礎設施完善，積累了大量的使用者行為資料、表現資料，相應的剛需衍生出的智慧型**機械人就是姣好的應用，從18年年末google智慧型**客服的送餐演示開始，越來越多的智慧型語音企業開始考慮自己**機械人好不好用，或者怎樣在演算法層面上面更加優化它。為了達到這個目標，大量的資金湧入市場，人才的搶奪戰爭也異常激烈，目前來看，智慧型**機械人，應用最成熟的領域依次是廣告營銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫療等。
「有一些指標，首先是基礎設施情況，包括演算法的成熟度、行業資料完善程度等。」上海人工智慧研究院最近發布了《2023年度人工智慧產業格局及創新實踐研究報告》，據其副院長李笙凱介紹：「一些領域如農業、教育，服務行業，企業市場銷售解決方案的個性化程度比較高，在工業上面應用需要是核心工業基礎，就像工業ai頭盔一樣，需要的是時間和資料上面的沉澱，而不是幾個演算法就能彌補的。
以這樣的說法來看待現在人工智慧的發展看來是很中肯的，畢竟在智慧型識別領域，目前難點在於跟垂直領域內企業的需求不斷磨合，這是乙個長期的過程。一些場景，預想中覺得好做，但操作下來可能難度很大，或者不是剛需。目前來看，大家更多是想找乙個好的應用場景，不斷迭代演算法和資料，教育市場，培養使用者。」
人工智慧演算法分類
人工智慧演算法大體上來說可以分類兩類 基於統計的機器學習演算法 machine learning 和深度學習演算法 deep learning 總的來說，在sklearn中機器學習演算法大概的分類如下 1 回歸演算法 2 分類演算法 3 聚類演算法 4 降維演算法 5 概率圖模型演算法 6 文字挖掘...
人工智慧演算法 猴子摘香蕉
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人工智慧演算法綜述（二） RNN and LSTM
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