大数据趋势预测是一种预测数据或状态趋势，用于帮助专业人士及早发现未来投资和机会。在大多数情况下，大数据趋势预测专门用于金融市场，科技行业和其他不断变化的行业，帮助投资者，营销官和分析师对未来的行为作出更准确的预测。

在商业环境中，新模型的诞生几乎总是源于需要解决方案的问题，例如做出更明智的决策、自动化程序或在大量数据中寻找模式。 一旦确定了该问题的解决方案，就会将其转化为业务目标，例如预测库存短缺或确定银行客户的信用额度。然后可以将其转化为要使用 ML/AI 模型解决的技术问题。 

工作流自动化，就是使一系列动作以自动化的方式进行，以最少的人工干预即可完成任务的过程。简单来说，它能使重复、机械的任务以自动化方式完成，从而解放人的双手，让人的工作更加轻松，将更多精力放在复杂的工作上。

如今的智能虚拟助手，已经越来越“物联网”化了，它不仅依托于智能手机、Pad和PC端，它还会出现在音响上、汽车里、电灯、电冰箱等等各种家用电器中。

在智能搜索时代，搜索引擎日益成为高效连接我们和信息的核心技术，而随着移动设备智能化程度也越来越高，搜索的过程除了逐渐从PC端转到了移动设备，比如智能手机中，搜索方式也正发生转变，文字、声音已无法满足人们的搜索要求，视觉智能搜索则显得更加符合人们随时随地搜索的特性。

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。