近年来，机器学习和大数据领域的突破进展使人工智能急速回温，训练计算机模拟甚至实现人类的学习行为则是目前人工智能领域最受关注的研究课题之一。
在人工智能界有一种说法，认为机器学习是人工智能领域中最能体现智能的一个分支。从历史来看，机器学习似乎也是人工智能中发展最快的分支之一。当下，机器学习已经真正成为商业词汇中的重要组成部分，并为众多企业带来了广泛且可观的潜在发展空间。这种巨大的机遇意味着将有更多传统及初创企业在2017年开始自己的机器学习探索之旅。
商业数据分析工具
机器学习、深度学习等分析大体量数据的方法正快速发展。通过掌握以下最新的数据分析趋势，可以帮助企业深入了解客户行为、系统表现和新的增长机遇：自助型商业智能软件如 Tableau, Qlik Sense, Power BI, Domo等可以获得数据图类型的商业信息;高效、免费的数据分析性工具如R语言；移动友好的管理型工具Mobile dashboards等十分有用及时；谷歌开源机器学习和神经网络图书馆 TensorFlow以及与其相似的深度学习框架MXNet等。
Google与ProPublica合作，用机器学习追踪仇恨犯罪
Google新闻实验室与ProPublica合作推出了新项目：“记录新闻仇恨指数”。该项目以机器学习为依据，收集验证新闻报道中的仇恨事件，追踪全美50个州的仇恨犯罪情况。它使用的Google自然语言API能在3000多条新闻中挖掘出位置、人物和其他有用信息，最终期望帮助记者从汇总数据中更高效地挖掘报道内容。
引入机器学习，Google Sheets可以帮你自动将数据可视化
Google Sheets宣布了一项非常有用的更新：引入机器学习技术，自动帮你将数据生成图表。去年，Google 表格就增加了“探索”功能，它首次引入了自然语言处理技术，你可以通过自然语言，直接“询问”它表格中的某些具体数据。今天的更新则更进一步，它同样使用自然语言作为交互，你可以直接输入“指尖陀螺销量柱状图”这样的字样，Google表格就可以自动生成相应的图表。
如何更好进行职业规划？让机器学习网站来评估你选择的职业
一个机器学习的网站（https://willrobotstakemyjob.com/）基于牛津大学的报告数据，可以用来评估职业风险，输入职业信息，该工具能够评估职业被替代的可能性，比如收银员和厨师被取代的风险最高，并能够提出替代评估。该报告也指出，美国就业总量的47%处于被取代的风险之中，零售业景观将发生大的变化，社会需要平衡工资上涨和失业的负面影响。
计算机视觉、自然语言处理和决策支持、个性化等方面技术的运用大大提高用户体验。
(1)计算机视觉：测探物体、人以及复杂图像视频，推特收购顶尖视觉开发商Magic Pony，其智能机器学习系统大大提高图像质量，即使是在较差照明下的视频画面像素，提高推特流媒体直播等服务。
(2)语言识别:错误越来越低，谷歌的云语言API可以识别超过80种语言，提高全球化的用户使用基础。
(3)机器学习可预测用户下一步行动来提供决策支持。
机器学习已经形成一种不可逆转的历史性趋势，我们需要立足于此考量如何进行跨部门日常事务处理并将自身业务与市场整体经济状况加以结合。
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