機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的解決方案和流程已滲透到醫(yī)療保健、信息技術(shù)(IT)、農(nóng)業(yè)、教育、電子等多個(gè)領(lǐng)域。此外，在利潤最大化、成本管理、速度、客戶忠誠度和保留率方面也出現(xiàn)了激增。

醫(yī)療保健一直是推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的一個(gè)主要因素

據(jù)報(bào)道，從2020年到2021年，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展主要是由醫(yī)療部門推動(dòng)的。顯而易見，自Covid-19大流行爆發(fā)以來，醫(yī)療保健行業(yè)出現(xiàn)了大量的人群。這導(dǎo)致醫(yī)療專業(yè)人員和工作人員無法為每位患者提供適當(dāng)?shù)淖o(hù)理。原因是，正如醫(yī)務(wù)人員所抱怨的那樣，雇員們不得不將他們的注意力分散在后勤人員和病人之間，這減少了病人所需要的適當(dāng)關(guān)注。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)被用來解決這一特殊問題。

這些努力已經(jīng)取得了成果，醫(yī)療保健行業(yè)現(xiàn)在正蓬勃發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案。

在這種情況下，制藥廠和實(shí)驗(yàn)室基本上都在采用ML來快速、足量地開發(fā)疫苗。

麻省理工學(xué)院的研究人員也證實(shí)了這一點(diǎn)。他們已經(jīng)建立了一個(gè)模型，從Covid-19大流行中提取和使用數(shù)據(jù)。該模型的設(shè)計(jì)方式是利用機(jī)器智能算法來確定和預(yù)測病毒的傳播。這種進(jìn)步促進(jìn)了全球范圍內(nèi)ML的發(fā)展和采用，也證明了ML的發(fā)展是合理的。