近年來，機器學習（ML）技術，尤其是機器學習的神經網路子集，幾乎已經迅速入侵了行動設備硬體和應用軟體的所有層面。許多常用且廣泛使用的手機應用程序都在後台運行ML技術，以針對特定用法和行為對設備進行微調。當手機的電源管理系統自動微調性能設置以延長電池壽命時，這就是機器學習的一個例子。

圖一 : 在所有機器學習案例中，最具挑戰性多媒體的強化功能。

當行動設備助理裝置追蹤正常的行車狀況，並發送有關火車或下班回家路上交通異常延誤的警示時，這也是機器學習的一種形式。而且，如果社交網路應用程序使用你朋友的名字來標記你所上傳的照片，那麼這也是正在運作中的機器學習的最好例證。

圖二 : 社交網路應用正是機器學習的最好例證。

機器學習的重大挑戰
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