Въведение в приложенията на машинното обучение
Машинното обучение е подмножество от Data Science или изкуствен интелект, където машините се учат от предишен опит, за да вземат решение вместо детерминирани системи, базирани на правила. В ерата на интернет, в която петабайта данни са наводнени през втората, приложението и възможностите за машинно обучение са безкрайни. От поточно предаване на любимите ви предавания онлайн до стабилизиране на космическите совалки, машинното обучение е навсякъде. В тази статия ще обсъдим приложенията на машинното обучение и науката за данни в различни области на работа.
Приложения, базирани на бизнес линия
Нека категоризираме употребите на машинното обучение въз основа на бизнеса
1. Производство
Тъй като индустриалното производство е гръбнакът на всяка здрава икономика. От оптимизираното планиране на ресурси, за да се съкрати времето за пускане на пазара, машинното обучение помага за трансформацията на производствения сектор.
2. Маркетинг
В свят на свързани с 25 милиарда устройства машинното обучение играе жизненоважна роля в персонализирания дигитален маркетинг. Предсказване на кликвания върху реклами, показване на подходящи реклами на клиентите, идентифициране на целеви клиенти, анализ на маслото и др. Са важни приложения на машинното обучение в маркетинговия сектор.
3. Здравеопазване
Здравеопазването вероятно е секторът, в който въздействието на изкуствения интелект ще бъде чудотворно. Като сектор в исторически план, здравеопазването е силно зависимо от ръчната намеса и висококвалифицираните специалисти. Но в днешния свят машинното обучение ни дава възможност да вземаме решения, управлявани от данни, които могат да предотвратят заболявания, помага за по-добра диагностика на пациентите, по-бързо откриване на първопричините и т.н. Техническите гиганти Google, Facebook, Qualcomm и др. Инвестират милиарди в ML-базирани здравни изследвания.
4. Дигитални медии и развлечения
Машинното обучение има огромни приложения в дигиталните медии, социалните медии и развлеченията. Персонализирана препоръка (т.е. видео препоръка на Youtube), анализ на поведението на потребителите, филтриране на спам, анализ на социалните медии и мониторинг са едни от най-важните приложения на машинното обучение.
5. Електронна търговия
Напредъкът в машинното обучение също е ключов участник в днешната трансформация на електронната търговия. Когато разглеждаме сайт за електронна търговия, можем да видим персонализирани препоръки, което се постига чрез филтриране въз основа на съдържание или съвместна работа. Вероятно наличието на широкомащабни потребителски данни е това, което поддържа гигантите на електронната търговия напред в надпреварата в сравнение с търговците на дребно. Машинното обучение се използва и в модното проектиране. Индийският гигант за електронна търговия Myntra има множество марки, които са проектирани от системи за дълбоко обучение.
6. Енергия
Енергетиката е един от основните сектори, където решенията за машинно обучение носят огромни разлики. Прогнозиране на потреблението на енергия и изискванията, динамична поддръжка на единица цена, анализ на хардуерния живот са част от приложенията за машинно обучение в този сектор. Той се използва и за управление на алтернативни енергийни ресурси.
7. Банкови и финансови
В дигиталната икономика машинното обучение помага на банките и други финансови организации да се предпазят от измами, пране на пари, незаконно финансово откриване, идентифициране на ценни клиенти и др. Освен това помага на финансовите организации с прогнози на фондовите пазари, прогнозиране на търсенето, предлагайки персонализирани банкови решения на клиенти и т.н.
8. Автомобил
Автомобилът е друг сектор, в който влиянието на машинното обучение е огромно. Почти всеки автомобилен производител използва изкуствен интелект за оптимизиране на разхода на гориво, прогноза за повреда и дори за самостоятелно шофиране. Tesla, Nvidia и др. Инвестират много за самостоятелно шофиране на автомобили.
9. Обслужване на клиенти
Почти всяка организация използва чатботи за обслужване на клиенти. Чатботите са рентабилни и променят до голяма степен пейзажа за обслужване на клиенти. Автоматизираният превод и състоянието на съвременния текст в реч и реч в текстови системи помагат за преодоляване на езиковата бариера.
10. Управление и надзор
Машинното обучение е прекрояване на съвременните системи за управление и отбрана. С помощта на най-съвременните алгоритми и инфраструктури за дълбоко учене, агенциите за сигурност вече се активират с откриване на изображения в реално време, наблюдение на дронове, автоматизиран мониторинг на социалните мрежи и др.
11. Застраховка
Тъй като отрасловото застраховане седи на златна мина от данни, която традиционно се използва само на ниво заявление. С помощта на изкуствен интелект и машинно обучение Застрахователите вече са овластени с ценна информация от данните, които притежават. Машинното обучение се използва за по-бързо възстановяване на претенции, откриване на измами, прогнозиране за подновяване, анализ на крана и др. От новия нов бизнес днес две сделки, той има потенциал да се използва на всеки етап от жизнения цикъл на политиката.
12. Управление на човешките ресурси
Въпреки че е в ранна възраст, машинното обучение сега се използва и за управление на човешките ресурси. Организации като Amazon, HDFC банка и др. Използват ботове и видео анализи на различни фази от процеса на набирането им. IBM Watson се използва и за оптимизация на човешките ресурси.
13. Транспорт
Докато използвате кабинките на приложенията, в определен момент трябва да сте спазили динамичните цени и таксите за пренапрежение. Това също е приложение на машинно обучение. Данните на потребителите също се използват за прогнозиране на най-краткия път.
14. Изкуство и творчество
Машинното обучение вече не се използва за автоматизиране на светските работни места за хората, то се използва и за творчески цели. Артистичен пренос на стил, синтез на текст към изображение, автоматизиран саундтрак и създаване на видео, оцветяване на изображения, чатботи в социални медии и др. Са някои от най-добрите приложения на машинното обучение в този сектор.
Тенденции в машинното обучение
От началото на ерата в интернет приложенията на машинното обучение се увеличават експоненциално. Нека да разгледаме глобалните тенденции в Google за машинно обучение за периода 2004 - 2019.
Източник: https://trends.google.com
заключение
Машинното обучение и изкуственият интелект вече не са научна фантастика или част от холивудските филми, а приложенията са навсякъде в нашия ежедневен живот. Всяка иновация има положителна и отрицателна страна, машинното обучение също не е изключение. Въпреки че в тази статия обсъждахме главно положителните приложения на машинното обучение, то може да се използва и като зло. Системите за дълбоко обучение като Deep Fakes имат огромно влияние върху човешкия живот и личния живот. Като нарастваща област на проучване и приложения, необходимостта от силно управление на данните също се очертава като необходимост.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за приложенията на машинното обучение. Тук обсъждаме приложения, базирани на бизнеса и тенденциите в машинното обучение. Можете също да разгледате и другите ни свързани статии, за да научите повече-
- Платформа за машинно обучение
- Техники за машинно обучение
- Използване на машинно обучение
- Въведение в машинното обучение