Машинное обучение было одной из самых популярных технологических тем в последние недели и теперь широко применяется в организациях. Короче говоря, машинное обучение (МО) может быть приложением ИИ (искусственного интеллекта), которое позволяет осваивать подходы, а также улучшать их, даже не будучи правильно запрограммированным. Сосредоточившись на создании компьютерных программ, которые могут получать данные как способ целостного понимания, машинное обучение было использовано Google на его Платформе искусственного интеллекта, которая приносит свои решения, от подготовки данных до практики, обрезки, посвящения, совместной работы и совместного использования всех единиц машинного обучения.

Вы столкнетесь с трудностями при интеграции ИИ в компании, которые часто сопротивляются изменениям. Например, ИТ-приложениям по-прежнему следует отдавать приоритет, а не ИТ-архитектуре, когда компаниям следует прекратить отделять цифровые технологии от ИИ и вместо этого подумать об их десегрегации. Недавно было показано, что взаимодействие сотрудников с ИИ повышает удержание и производительность таким же образом, как Web Of Matters (IoT), кроме того, выявил аналогичные преимущества.

Отрасли, использующие машинное обучение

Здравоохранение. Разработка носимых датчиков и устройств, которые отслеживают все, от частоты сердечных сокращений и пройденных шагов до уровня кислорода и сахара, а также режима сна, также предоставила значительный объем информации, которая позволяет практикующим врачам оценивать самочувствие своих пациентов в режиме реального времени.

Правительство: системы, использующие машинное обучение, позволяют государственным служащим использовать информацию для прогнозирования потенциальных долгосрочных ситуаций и адаптации к быстро меняющимся ситуациям. Машинное обучение может помочь улучшить кибербезопасность и киберразведку, стимулировать усилия по борьбе с терроризмом, оптимизировать оперативную готовность, управление логистикой и профилактическое обслуживание, а также снизить стоимость отказов.

Реклама и заработок: Машинное обучение в настоящее время произвело революцию даже в секторе маркетинга благодаря тому факту, что многие организации успешно внедрили искусственный интеллект (ИИ), а также машинное обучение для привлечения и улучшения качества обслуживания клиентов. ухода более чем на 10 процентов.

Веб-сайты электронной коммерции и социальных сетей. Используйте машинное обучение, чтобы оценивать свои покупки и исследовать историю, а также создавать советы о других товарах для покупки на основе ваших прошлых привычек. Многие специалисты предполагают, что будущее розничной торговли, несомненно, будет зависеть от ИИ и машинного обучения, поскольку стратегии в конечном итоге станут более искусными в сборе, анализе и использовании информации для настройки покупательских приключений мужчин и женщин и разработки индивидуальных целевых рекламные кампании.

Транспорт: производительность и точность являются ключом к взрослой жизни В этом секторе; так же как и ваша способность предсказывать и смягчать потенциальные трудности. Анализ данных и моделирование M l безупречно работают с фирмами, работающими в сфере судоходства, общественного транспорта и грузовых перевозок.

В рамках логистики: машинное обучение расширяет возможности планировщиков по оптимизации выбора перевозчика, оценки, маршрутизации и процессов контроля качества, что экономит деньги и повышает эффективность. Его способность изучать тысячи проблем с данными и применять алгоритмы быстрее, чем кто-либо другой, позволяет ML решать проблемы, которые люди не понимают.

Финансовые услуги: информация, предлагаемая ML Inside This Business. Позволяет инвесторам определять новые возможности или знать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных очаровывает небезопасных клиентов и информирует кибер-наблюдение, чтобы найти и смягчить признаки мошенничества. M l поможет переоценить финансовые портфели или оценить риск для кредитов и плана страхования.

Нефть и бензин: машинное обучение и ИИ работают над поиском новых источников энергии и изучением минеральных остатков в полу, прогнозированием выхода из строя датчика нефтеперерабатывающего завода и оптимизацией подачи нефти для повышения эффективности. и сократить расходы. M L приближается к отрасли благодаря своим собственным рассуждениям на основе конкретных случаев, моделированию резервуаров и автоматизации буровой площадки. И, прежде всего, машинное обучение в настоящее время помогает сделать опасную отрасль более безопасной.

Производство. Машинное обучение не чуждо обширной производственной отрасли. Он достигает Цели улучшения операций от концептуализации до окончательной отгрузки, несколько снижая цену ошибки, улучшая прогнозируемое сохранение и повышая оборачиваемость запасов.

Подробнее: что такое машинное обучение?