例如，越来越常见的是，在在线商店中查看产品后，我们随后会看到同一产品的广告，以便我们最终完成购买。不仅如此，企业还可以自定义客户收到的电子邮件、直邮或优惠券、他们看到的交易、显示为 推荐 的产品等，所有这些都旨在更可靠地推动消费者进行销售。 欺诈检测 机器学习在检测不同领域的可能欺诈案例方面越来越有效。 已经使用机器学习来打击洗钱活动；该公司拥有可以比较数百万笔交易的工具，可以准确地区分买卖双方的合法交易和欺诈交易。
七、建议 如果您是亚马逊等
平台的用户，您已经知道我们在说什么。机器学习算法可以分析用户的活动并将其与其他用户的活动进行比较，以确定他们下 英国商业电子邮件列表 次想看或买什么。在这个领域，进步是令人难以置信的，例如，由于这些算法，平台可以检测到用户购买的商品不是给他的，而是作为礼物赠送的。 在线搜索 这可能是机器学习最著名的用途。谷歌及其竞争对手不断改进搜索引擎的理解能力。每次你运行谷歌搜索时，程序都会观察你对结果的反应。
如果用户单击顶部结果并停
留在该网页上，我们可以假设他们获得了他们正在寻找的信息并且搜索成功。 另一方面，如果您单击结果的第二页，或 台湾清单 者在没有单击任何结果的情况下键入新的搜索字符串，我们可以推断出搜索引擎没有提供您想要的结果，程序可以学习该错误以在将来提供更好的结果。 自然语言处理种不太常见的应用程序，但已在不同学科中使用。使用自然语言的机器算法可以取代客户服务人员，并更快地将用户引导至他们需要的信息。
