目前，谷歌已经采用机器学习模式开发其日历应用程序，努力帮助用户更好的跟踪和完成长期目标。
用户只需添加一个个人目标 – 每周去健身房三次，谷歌日历将帮助他们找到时间和并自动粘贴到事项中。
设定一个目标要求用户回答几个问题，在特定的次数和持续时间内完成。通过设置，日历将着眼于用户的日程安排，并找到最好的窗口来安排时间，帮助用户完成目标。
大多数科技公司利用机器学习模式开发产品的另一个例子 – 模式识别和计算学习理论的概念 – 使其用户享受更轻松便利的生活。
日历功能也被巧妙地与行为分析和情感分析的元素相融合，目的在于鼓励用户保持原定的时间安排，否则他们可能会放弃原计划。
它可以被看作是一种对拖延时间行为的诅咒。
来看看该应用的其他特点，如果用户添加了另一个事项而恰好直接与个人目标产生冲突了，日历将会自动重新安排，允许用户可以随时更改目标。
不过不用担心 – 日历会随后自动设置完成。
“日历帮助您充分利用时间 – 而不只是跟踪事项的工具。”谷歌的一名产品经理Jyoti Ramnath在4月12日的博客文章中写道。 “无论是阅读更多的书籍，学习一门新语言或经常去锻炼，实现自己的目标可真是辛苦。”
谷歌在机器学习上的投资规模远大于其日历应用。3月，该公司宣布alpha版本云机器学习，这是一款基于其TensorFlow机器学习框架，使用分布式学习算法 为建设和培训自定义数据模型的组织架构。
除了谷歌，Facebook、Salesforce、微软和许多其他科技巨头都已在人工智能（AI）专家和机器学习平台上加速展开投资。
Salesforce在人工智能领域已悄然积累了一些财富，与本月初收购了MetaMind，一家致力于自动化图像识别深度学习的公司。
IBM Watson登陆全球税务审计和咨询公司毕马威（KPMG），其目的是使用Watson的认知计算能力来观察数据量，从人的角度来看，这是不可能进行管理的。
根据Gartner的十月份报告，机器学习可能会引起一些智能机器的实现，包括机器人、自主车、虚拟个人助理（VPAS）和智能顾问，所有这些都属于自主或半自主方式的行为表现。
“在未来五年，我们将发展到一个充满智能代理交付动态、关联行为和接口的postapp世界，”副总裁兼Gartner研究员David Cearley在报告中写道。“IT领导者应该不断探索如何利用自主的东西和代理来增加人类活动。然而他们必须认识到智能代理将是一个长期的现象，这将在未来的20年中促进其自身的持续发展并扩展用户量。”
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