在 Hacker News 上出现了一个有趣的帖子：Ask HN: AI/ML 在你的公司实际增加了哪些价值？。而 High Scalability 的人们很热心地总结了回复。它有点埋没在一篇长篇博文中，所以我们想在这里重点介绍它。废话不多说，以下是列表：
- 预测声学显微镜扫描的零件是否存在内部缺陷
- 在大型、不干净的数据集中查找重复条目
- 产品推荐
- 课程推荐
- 主题检测
- 模式聚类
- 理解客户扫描的 3D 空间
- 动态选择节流阈值
- 脑电图 (EEG) 解释
- 预测我们客户的哪些终端用户可能流失
- 从网页自动提取数据
- 对电网中的复杂相互作用进行建模，以便做出提高电网效率的决策
- 情感分类
- 检测欺诈
- 信用风险建模
- 支出预测
- 损失预测
- 欺诈和反洗钱 (AML) 检测
- 入侵检测
- 电子邮件路由
- 多臂老虎机测试 (Bandit testing)
- 优化规划/任务调度
- 客户细分
- 人脸和文档检测
- 搜索/分析
- 聊天机器人
- 主题分析
- 流失检测
- 电子健康记录中的表型裁定
- 资产置换建模
- 潜在客户评分
- 使用语义分割识别用户环境中的物体，以构建更好的推荐系统，并识别平面（地板、墙壁、天花板），从而更好地定位相机姿态以进行高度估计
- 将 BitTorrent 文件名分类到媒体类别
- 预测给定 CRISPR 靶点位点的有效性
- 检查交易量、平均票额、$、信用评分等内容，以确定新商家账户的质量和生命周期
- 异常检测
- 从图像中识别套件中的可用空间
- 优化电子邮件营销活动
- 调查和关联事件，最初用于安全日志
- 评论审核
- 构建人类行为模型，为交互式智能代理提供会话界面
- 自动批改儿童作文
- 根据智能手机传感器预测车祸概率
- 预测 JIRA 工单解决需要多长时间
- 语音关键词识别
- 在法律诉讼中生成数字文件
- PCB 自动布线