近几年人工智能的应用领域分析

    人工智能是一种强大的技术集合，AI能改善很多行业，近几年AI全面转型，从汽车到保险到金融，人工智能都得到应用。

    1、人工智能在金融领域的应用

目前人工智能正在改善金融业，从大银行到私人财富管理机构，该技术可以评估大量重要的财务数据，转化为易于消化和有用的人类数据，可以显著加快效率。

    2、人工智能在汽车行业的应用

    汽车行业处于技术趋势的最前沿，当涉及到大数据和一些源自它的app时，可穿戴式设备，智能家电，物联网，搭载大数据，有许多不同的应用点，但是当研究一些更具转型的交叉点时，人工智能以独特的方式，从根本上彻底改变汽车行业。

    改善汽车购买，从消费者的角度来看，汽车购买过程中对数据的访问，无论买家需要购买什么车，都有数据支持明智的购物流程。汽车行业可以实时交互并共享有价值的信息，新车型也参与了这一趋势，有多种应用，该技术让汽车制造商能够远程更新软件，能够监控并响应发动机性能。

    汽车都需要维护，对于人工智能预测分析将能够在问题发生之前就能预见到问题，并提示司机提前去进行维修，使维修更具成本效益，而且还可以防止在路边发生许多不合时宜的故障。

    3、人工智能在制造行业的应用

    由于紧急维护和更换损坏的部件，AI技术能够减少不必要的停机时间，随着人工智能应用的实施，制造和供应企业可以评估其所有资源和设备，尤其是对设施运行至关重要的核心组件，系统可以估计产品运行的时间，以及何时需要更换，工人预先修理或更换部件，减少了不必要的收入损失。根据企业和任务的不同，当天可能没有足够的时间来完成所需的一切，人工智能虽然不是替代品，但虚拟劳动力对企业及其员工来说是一个很好的补充，通过实施AI驱动的虚拟劳动力，可以通过机器完成许多平凡和低级别的工作。

    4、人工智能在零售行业的应用

消费者支出是中国经济增长的主要动力，制造商，供应商和物流公司是受益于零售利润的行业,零售商现在更喜欢人工智能以保护利润，人工智能是一个新的生产要素，可帮助零售商实现飙升的盈利能力，以下将介绍为什么选择人工智能来保护零售利润。

到2035年，人工智能技术将有可能将生产力提高40％甚至更多，在此期间，人工智能将使行业的经济增长平均增长1.7％，未来的决策和行动将被提供给学习它的系统，该系统现在无需人工干预即可完成，可以实时做出决策，机器学习，深度学习和自然语言处理是人工智能的几个例子，营销，定价，物流，风险管理，商店管理，欺诈检测是零售商已经使用AI的领域。

例如：人工智能机器学习案例

import sklearn
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
dv = DictVectorizer()
instances = [{'city': '北京','temperature':100},{'city': '上海','temperature':60}, {'city': '深圳','temperature':150}]
data = dv.fit_transform(instances).toarray()
print(data)
print(dv.get_feature_names())
print(dv.inverse_transform(data))
[[  0.   1.   0. 100.]
 [  1.   0.   0.  60.]
 [  0.   0.   1. 150.]]
['city=上海', 'city=北京', 'city=深圳', 'temperature']
[{'city=北京': 1.0, 'temperature': 100.0}, {'city=上海': 1.0, 'temperature': 60.0}, {'city=深圳': 1.0, 'temperature': 150.0}]
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
content = ["life is short,i like python","life is too long,i dislike python"]
vectorizer = CountVectorizer()
print(vectorizer.fit_transform(content).toarray())
[[0 1 1 1 0 1 1 0]
 [1 1 1 0 1 1 0 1]]
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
content = ["我不喜欢python","life is too long,i dislike python"]
vectorizer = CountVectorizer()
print(vectorizer.fit_transform(content).toarray())

    制造商，物流公司和供应商是支持零售销售的主要行业，推动了中国的经济增长，由于这些行业受益于强劲的零售利润，零售商转向人工智能保护利润，AI取代冗余和个人驱动的分析，这是一种更方便的方法，可确保整个零售链的一致性。