これが曖昧すぎる場合は、事前に謝罪してください。
これまでの私のリスト：
この質問に対処する記事、本、または雑誌はありますか? 私が見た唯一の本は Supercrunchers で、消費者の好みに焦点を当てています。
機械学習を利用する分野はたくさんあります。
編集：
機械学習のすべてのアプリケーションをリストアップしようとしている場合、問題が扱いにくいことがわかると思います。分野としての機械学習は、データを使用して、入力を目的の出力セットにマッピングできるモデルを構築するタスクに主に焦点を当てています。人々が機械学習の新しいアプリケーションを想像するにつれて、それを利用する分野は絶えず成長しています。それが役立つ場合、通常、機械学習は、入力と出力の間のマッピングを適切に記述できない場合、マッピング空間の次元が高すぎて合理的な方法で処理できない場合、および/または時間の経過とともに適応する必要がある場合に最も強力です。
単純に機械学習アプリケーションについて読む場所を探している場合は、次を参照してください。
もう 1 つの良い方法は、強力な AI、CS、数学、またはロボット工学のプログラムを提供している大学の Web サイトにアクセスして、興味のあるコース教材があるかどうかを確認することです。たとえば、CMU、MIT、およびスタンフォードは通常、オンラインで多くのコースノートを持っており、さまざまな手法のアプリケーションについて言及していることがよくあります。
一部のヘッジファンド ( Renaissance Technologiesなど) は、さまざまな機械学習手法を使用して、ブラック ボックス取引アルゴリズムを作成しています。それをうまくやっている人は、基本的にお金を印刷します。
一般に、より洗練されたアービトラージ/リスク管理テクノロジーの一部は、さまざまな程度の機械学習を使用し、その種のソフトウェアの作成にかなりの費用を費やしています。
他の何人か：
最後の 2 つは「オペレーションズ リサーチ」に該当する可能性があります。