The emergence and continued reliance on the Internet and related technologies has resulted in the generation of large amounts of data that can be made available for analyses. However, humans do not possess the cognitive capabilities to understand such large amounts of data. Machine learning (ML) provides a mechanism for humans to process large amounts of data, gain insights about the behavior of the data, and make more informed decision based on the resulting analysis. ML has applications in various fields. This review focuses on some of the fields and applications such as education, healthcare, network security, banking and finance, and social media. Within these fields, there are multiple unique challenges that exist. However, ML can provide solutions to these challenges, as well as create further research opportunities. Accordingly, this work surveys some of the challenges facing the aforementioned fields and presents some of the previous literature works that tackled them. Moreover, it suggests several research opportunities that benefit from the use of ML to address these challenges.


翻译:由于出现并持续依赖因特网和相关技术,产生了大量数据可供分析使用,然而,人类不具备理解如此大量数据的认知能力。机器学习(ML)为人类提供了一个处理大量数据、了解数据行为和根据分析结果作出更知情决定的机制。ML在各个领域都有应用。本审查侧重于教育、保健、网络安全、银行和金融以及社交媒体等一些领域和应用。这些领域存在多种独特的挑战。然而,ML可以提供应对这些挑战的解决方案,并创造进一步的研究机会。因此,这项工作调查了上述领域面临的一些挑战,并介绍了以前一些应对这些挑战的文献著作。此外,它还提出了利用ML来应对这些挑战的一些研究机会。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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