随着技术的飞速发展，人工智能（AI）和数据科学领域正变得越来越令人兴奋。对数据科学家的需求增长速度前所未有，特别是在机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等AI的子领域。统计数据显示，过去四年中，AI专家的招聘增长了74%。数据科学被誉为21世纪最“神奇”的工作。本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。
许多对数据科学感兴趣或缺乏经验的人都有这个疑问。为了找到答案，让看看数据科学和AI的一些辉煌和现实生活中的应用。
自动补全是在用户输入时预测剩余单词的功能。在智能手机中，它被称为预测文本。在上图中，用户开始输入“what is the cli...”，并收到自然语言处理的结果预测。用户可以按Tab键接受建议，或按向下箭头键选择合适的选项。通过使用Seq2Seq和注意力机制，数据科学家可以实现高准确度和低损失的预测。
对于自然语言处理，还存在零样本和单样本学习方法。单样本学习是实现和操作其他使用嵌入式系统的应用程序中较低训练能力的完美选择。通过了解用户的消息习惯，为特定用户个性化预测下一个单词，可以节省大量时间。这种方法在当前可用的虚拟助手中使用。
人脸识别是使用人脸验证个人身份的过程，其中人脸检测是重要步骤。人脸检测从背景和其他障碍物中区分出人脸，这是一个相对简单的任务。
为了执行人脸检测并精确检测框架中的多张人脸，数据科学家经常使用Haar Cascade Classifier——一个与opencv模块一起使用的XML文件，用于读取和检测人脸。深度神经网络（DNN）也可用于人脸识别，并且表现良好。Transfer Learning模型，如VGG-16、RESNET-50架构、face net架构，可以帮助构建高质量的人脸识别系统。
当前的模型非常准确，可以为标记数据集提供超过90%的准确率。人脸识别模型用于安全系统、监控和执法等许多现实世界应用。
虚拟助手也被称为AI助手，是一种理解语音命令并为用户执行任务的应用程序。由AI驱动的虚拟助手越来越普遍，并正在席卷全球。
一些流行的虚拟助手示例包括Google AI、Apple Siri、Microsoft Alexa等其他类似的虚拟助手。借助这些助手，语音命令可以被翻译并映射到自动化的实际工作中。例如，用户可以通过简单的语音命令拨打电话、发送消息或浏览网页。用户还可以与这些虚拟助手交谈，因此它们也可以作为聊天机器人。
虚拟助手的力量不仅限于智能手机或计算机设备。它们还可以在物联网设备和嵌入式系统中使用，以高效地执行任务并监控周围的整个世界。一个例子是使用Raspberry Pi的家庭自动化，用户可以通过语音命令控制整个房屋。
人工智能和数据科学在金融领域的进步和进步也是巨大的。金融机构长期以来一直使用人工神经网络系统来识别超出常规的指控或指控，并将它们标记为人类调查。AI在银行业务中的使用可以追溯到1987年，当时美国安全太平洋国家银行成立了美国欺诈预防特别工作组，以打击借记卡的欺诈性使用。
通过使用时间序列分析解决复杂的实时金融和经济问题，如股市预测，可以实现快速决策和高质量结果。深度学习方法，如LSTM，也适用于这一领域，以实现公司未来可靠的预测。
借助AI技术，流程被自动化以处理解释新规则和法规或为个人生成定制财务报告等活动。例如，IBM的Watson可以理解特定的立法，如金融市场工具指令的额外报告条款和房屋抵押贷款披露法案。
人工智能和数据分析在医学科学中的应用至关重要，这一领域的进步正在迅速改善。凭借其各种应用，AI在医疗部门拥有广泛的应用。
计算机科学初学者问题之一是解决一个预测机器学习挑战，以分类患者是否有肿瘤。评估数据通常具有一系列输入特征和不同变量以及患者的样本输出。准备完毕后，机器学习算法可以识别这些输入特征和输出特征，并在训练期间尝试找到正确的匹配。完成后，模型可以准确测量并预测其他数据集的更高准确性。
然而，这只是单个案例，医疗行业有许多用途。深度学习和神经网络有助于在扫描和其他医疗应用中取得成功的结果。计算能力的提高以及医疗保健系统产生的大量数据使特定临床问题非常适合AI应用。
第一个算法是许多现有算法中超越医生在图像检测任务中的一个例子。2018年秋季，首尔国立大学医院和医学院的研究人员开发了一种名为DLAD的AI算法，用于检查胸部放射图像并识别异常细胞生长，如潜在的癌症。
第二个算法来自2018年秋季谷歌AI医疗保健的研究人员，他们开发了一个名为LYNA（Lymph Node Assistant）的学习算法，该算法分析染色组织样本的组织学幻灯片，以从淋巴结活检中分类转移性乳腺癌肿瘤。这不是AI尝试检查组织学的首次应用，但值得注意的是，该算法可以对活检样本中人眼无法识别的可疑区域进行分类。