百合飞镖，服务的设计者和在英国部国际贸易数字设计负责人预测，在2017年，我们将看到机器学习在日常应用的兴起。

她解释说：“在过去一年中，越来越多的初创企业正在与我合作的客户接触，声称能够通过机器学习解决他们最大的问题。“他们大多数都有半烘焙的算法，他们想测试，但很明显，业界已被机器学习错误咬了。

“一些高调的应用程序已经开始向我们展示可能性; 最显着的是Spotify和他们的发现周刊功能。Spotify已经证明，良好的机器学习能够显着提高产品的粘性 – 现在是所有其他人赶上的时候了。

同时，幻想的彼得·智能认为，机器学习也将驱动一个动态的实时网络。

“你的亚马逊首页是什么样子？”他问。“这是奇怪的个性化。然而，我们已经期望这个水平的智能个性化。这些CRM技术的下一步是实时的。在2017年，我们将看到这种技术的第一个实例，不只是您看到的产品，而是用户体验的整个组件作为算法多变量测试布局，以发现启发最多用户操作的演示。