机器学习有哪些应用?机器学习可用于智能网络流量管理!

以下内容中，小编将对机器学习的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对机器学习的了解，和小编一起来看看吧。

一、机器学习用于智能网络流量管理

1. 带内网络遥测

网络遥测数据提供有关网络性能的基本指标。这些信息通常很难解释。考虑到网络中通过的大小和总数据具有巨大的价值。如果使用得当，它可以大大提高性能。

带内网络遥测等新兴技术可以帮助实时收集详细的网络遥测数据。最重要的是，在此类数据集上运行机器学习可以帮助关联延迟、路径、交换机、路由器、事件等之间的现象，这在使用传统方法的大量实时数据中很难指出。

机器学习模型经过训练，可以理解遥测数据中的相关性和模式，最终能够根据从历史数据中学习的情况预测未来。这有助于管理未来的网络中断。

2. 资源分配和拥塞控制

每个网络基础结构都有一个预定义的总吞吐量。它进一步分为不同预定义带宽的多个通道。在这种情况下，每个最终用户的总带宽使用量是静态预定义的，网络的某些部分总是会存在瓶颈，其中网络被大量使用。

为了避免这种拥塞，可以训练有监督的机器学习模型来实时分析网络流量，并以网络遇到最少瓶颈的方式推断每个用户的适当带宽限制量。

此类模型可以从网络统计信息中学习，例如每个网络节点的活动用户总数、每个用户的历史网络使用数据、基于时间的数据使用模式、用户跨多个接入点的移动等。

二、机器学习应用

1、语音识别

语音识别=语音处理+机器学习。语音识别就是音频处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不会单独使用，一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果的语音助手siri等。

2、自然语言处理

自然语言处理=文本处理+机器学习。自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中，大量使用了编译原理相关的技术，例如词法分析，语法分析等等，除此之外，在理解这个层面，则使用了语义理解，机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号，自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。按照百度机器学习专家余凯的说法“听与看，说白了就是阿猫和阿狗都会的，而只有语言才是人类独有的”。如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。

可以看出机器学习在众多领域的外延和应用。机器学习技术的发展促使了很多智能领域的进步，改善着我们的生活。

3、自动驾驶

配备机器学习算法的自动驾驶汽车可以做出更好的决策、识别和分类物体，以及解释情况。

在世界的日常运作中，人类已经取得了长足的进步，技术的融合只会越来越紧密。人工智能及其子类机器学习在整个创新时代引起了巨大的涟漪，以至于连自动驾驶汽车都成为了未来。一些跨国企业，如Tesla、Google，已经启动了Waymo One等自动驾驶项目，以促进由于机器学习而成为可能的自动驾驶出租车服务。下面展开其在这一创新中的作用。

自动驾驶汽车，也被称为自动驾驶汽车或机器人汽车，是一个集成机器学习、车辆自动化硬件和软件的整体。汽车的硬件不断收集周围环境的数据，而软件则对收集到的数据进行分类，进一步部署到机器学习算法中。ML算法本质上是通过从先前事件中收集到的数据来增强其决策制定，并确定最佳的数据驱动行动。简单地说，ML算法会随着数据的增加而提高其有效性。

在现实世界中，影响汽车即将取得成功的技术是传感摄像头、雷达和激光雷达，使其能够清楚地评估速度、位置、尺寸和更多周围环境。通过雷达波脉冲协助在夜间探测被遮蔽的物体，并确定物体的速度和位置。此外，这些汽车利用惯性测量单元来控制车辆的加速度和位置。

以上便是小编此次想要和大家共同分享的有关机器学习的内容，如果你对本文内容感到满意，不妨持续关注我们网站哟。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!