为什么机器学习对于灾难响应至关重要

2019年10月10日由 KING 发表 218503 0

多利安飓风在巴哈马造成了严重破坏，亚马逊森林大火肆虐造成损失无数。今年夏天，南加利福尼亚州发生了7.1级地震和余震，印度喀拉拉邦遭受了近一个世纪以来的最大洪灾。令人痛苦的是，全世界的自然灾害正在造成越来越多的破坏，而且将来很有可能发生更具破坏性的事件。但是，我们如何保护自己免受即将来临的灾难呢？

事实上我们有能力更好地预测和应对自然灾害。可以分析大量数据的机器学习技术就是非常有前途的工具，它可以帮助人们做出更正确的决策。机器学习可以帮助决策者更准确地回答问题，例如：灾难什么时候发生？它的破坏力如何？哪些地区受到的打击最大，这些地区有多少人生活和工作？哪些建筑物最容易受到伤害？会有断电吗？需要什么设备和资源，救灾工作需要多长时间？需要多少费用？

简而言之，机器学习使计算机能够模仿人类学习，以分析过去灾难中的大量数据，从而产生有关当前和未来类似事件的新见解。经过培训的计算机可以“思考”，处理信息并开发远超出人脑计算能力的见解。

机器学习可以利用大量有关过去灾难的数据。实际上，它已经被用于灾难响应。例如，一些公司正在使用机器学习工具，预测飓风和其他恶劣天气事件造成的后果。该实用程序报告说，机器学习已提供了关键信息来帮助他们改善决策。但是，机器学习技术有着局限性。他们只能处理和分析已输入计算机的信息。例如，如果针对特大灾难的数据不是数据集的一部分，则机器学习技术可能无法在将来对可比事件做出准确的预测。而且机器学习是不能取代人类来决策的。它只是对专家判断和传统灾难响应方法的给出参考。这与在其他领域（例如自动驾驶汽车）使用机器学习的方式存在重大差异。但是事实上，许多行业都已经利用机器学习技术获得收益。

随着未来洪水，地震和火灾造成的损失越来越大，机器学习应该成为灾难响应计划的重要组成部分。如果不使用它，我们将剥夺社区领导者和紧急情况管理人员的重要工具，以改善他们在关键时刻的决策。

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行业机器学习

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