Вступ до додатків машинного навчання
Машинне навчання - це підмножина наукових даних або штучного інтелекту, де машини навчаються на попередньому досвіді, щоб приймати рішення замість детермінованих систем, заснованих на правилах. В епоху Інтернету, де петабайт даних затоплений протягом другого, застосування та можливості машинного навчання нескінченні. Від трансляції улюблених шоу в Інтернеті до стабілізації космічних маршруток, машинне навчання є скрізь. У цій статті ми поговоримо про застосування машинного навчання та наукових даних у різних сферах діяльності.
Програми, засновані на лінії бізнесу
Давайте класифікуємо використання машинного навчання на основі сфери діяльності
1. Виробництво
Оскільки виробництво промисловості є основою будь-якої здорової економіки. З оптимізованого планування ресурсів скоротити час на ринок, машинне навчання допомагає трансформувати виробничий сектор.
2. Маркетинг
У світі з 25 мільярдами підключених пристроїв машинне навчання відіграє важливу роль у персоналізованому цифровому маркетингу. Прогнозування кліків оголошень, показ релевантних оголошень для клієнтів, визначення цільових клієнтів, аналіз збірки тощо - важливі програми машинного навчання в маркетинговому секторі.
3. Охорона здоров'я
Охорона здоров'я - це, мабуть, сектор, де вплив штучного інтелекту буде дивовижним. Як історично галузь, охорона здоров'я сильно залежить від ручного втручання та висококваліфікованих фахівців. Але в сучасному світі машинне навчання дозволяє нам приймати рішення, керовані даними, які можуть запобігти захворюванням, допомагає в кращій діагностиці пацієнтів, більш швидкому виявленні першопричин тощо. Технічні гіганти Google, Facebook, Qualcomm та ін вкладають мільярди в МЛ дослідження охорони здоров’я.
4. Цифрові медіа та розваги
Машинне навчання має величезне застосування у цифрових медіа, соціальних медіа та розвагах. Персоналізовані рекомендації (тобто відеорекомендації Youtube), аналіз поведінки користувачів, фільтрація спаму, аналіз соціальних медіа та моніторинг - одні з найважливіших застосувань машинного навчання.
5. Електронна комерція
Удосконалення машинного навчання також є ключовим учасником трансформації електронної комерції. Під час перегляду веб-сайту електронної комерції ми можемо побачити персоналізовані рекомендації, що досягається за допомогою фільтрування на основі вмісту або спільної роботи. Ймовірно, наявність широкомасштабних даних про користувачів - це те, що переважає гігантів електронної комерції вперед, ніж роздрібні торговці. Машинне навчання використовується також у дизайні моди. Індійський гігант електронної комерції Myntra має кілька брендів, розроблених системою глибокого навчання.
6. Енергетика
Енергетика є одним із основних секторів, де рішення машинного навчання приносять величезні відмінності. Прогнозування споживання електроенергії та вимог, динамічне обслуговування за одиницю витрат, аналіз тривалості експлуатації обладнання є частиною програм машинного навчання в цьому секторі. Він також використовується для управління альтернативними енергетичними ресурсами.
7. Банківська та фінансова
У цифровій економіці машинне навчання допомагає банкам та іншим фінансовим організаціям захищатись від шахрайства, відмивання грошей, незаконного виявлення фінансових коштів, виявлення цінних клієнтів тощо. Також воно допомагає фінансовим організаціям з прогнозами фондового ринку, прогнозуванням попиту, пропонуючи персоналізовані банківські рішення для замовники тощо.
8. Автомобільний
Автомобіль - ще одна галузь, де вплив машинного навчання величезний. Майже кожен виробник автомобілів використовує штучний інтелект для оптимізації споживання палива, прогнозування поломки і навіть для самостійного водіння. Tesla, Nvidia тощо вкладають багато коштів у власні автомобілі.
9. Обслуговування клієнтів
Майже кожна організація використовує чати для обслуговування клієнтів. Чаботи є економічно вигідними та значною мірою змінюють ландшафт обслуговування клієнтів. Автоматизований переклад та сучасний текст у мовленні та мовленні до текстових систем допомагають подолати мовний бар'єр.
10. Управління та нагляд
Машинне навчання переробляє сучасні системи управління та оборони. За допомогою найсучасніших алгоритмів та інфраструктури глибокого навчання тепер службам безпеки надається можливість виявлення зображень у реальному часі, спостереження за безпілотниками, автоматизований моніторинг соціальних мереж тощо.
11. Страхування
Оскільки галузеве страхування сидить на золотій шахті даних, яка традиційно використовується лише на рівні заявки. За допомогою штучного інтелекту та машинного навчання страховики тепер отримують повноцінні відомості з отриманих ними даних. Машинне навчання застосовується для швидшого відновлення претензій, виявлення шахрайства, прогнозування поновлення, аналізу збитку тощо. З нового нового бізнесу сьогодні дві угоди, він може використовуватись на кожному етапі життєвого циклу політики.
12. Управління людськими ресурсами
Хоча це вже в ранньому віці, тепер машинне навчання також використовується для управління людськими ресурсами. Такі організації, як Amazon, HDFC-банк тощо, використовують боти та відео-аналітику на різних етапах процесу набору. IBM Watson також використовується для оптимізації людських ресурсів.
13. Перевезення
Під час користування програмами на таксі, ви, певно, повинні спостерігати за динамічним ціноутворенням та завищенням витрат. Це також застосування машинного навчання. Дані користувачів також використовуються для прогнозування найкоротшого шляху.
14. Мистецтво та творчість
Машинне навчання більше не використовується для автоматизації мирських робочих місць для людей, воно також використовується в творчих цілях. Передача художнього стилю, синтез тексту в зображення, автоматизований саундтрек та створення відео, розфарбовування зображень, чат-боти в соціальних мережах тощо - одні з цікавих застосувань машинного навчання в цьому секторі.
Тенденції машинного навчання
З початку епохи Інтернету додатки машинного навчання зростають експоненціально. Давайте розглянемо світові тенденції Google для машинного навчання за період з 2004 по 2019 рік.
Джерело: https://trends.google.com
Висновок
Машинне навчання та штучний інтелект вже не є науковою фантастикою та не є частиною голлівудських фільмів, його програми є скрізь у нашому повсякденному житті. Кожне нововведення має позитивну та негативну сторону, машинне навчання також не є винятком. Хоча в цій статті ми обговорювали переважно позитивні додатки машинного навчання, це також може бути використане як зло. Системи глибокого навчання на зразок Deep Fakes мають величезний вплив на життя та приватне життя людини. По мірі розширення сфери вивчення та застосування необхідність посиленого управління даними також постає як необхідність.
Рекомендовані статті
Це посібник із додатків машинного навчання. Тут ми обговорюємо програми, що базуються на лінійці бізнесу та тенденціях машинного навчання. Ви також можете ознайомитись з іншими пов'язаними з нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Платформа машинного навчання
- Методи машинного навчання
- Використання машинного навчання
- Вступ до машинного навчання