Организации все больше узнают о решениях для машинного обучения и искусственном интеллекте из-за ажиотажа вокруг этих терминов. Многие люди слышали о машинном обучении, но на самом деле не знают, что оно делает и как может помочь бизнесу. Машинное обучение — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту и существующим данным. Благодаря машинному обучению компьютеры могут узнавать скрытые данные, не будучи запрограммированы для этого. Это подмножество искусственного интеллекта, поэтому консалтинговые компании по искусственному интеллекту обычно также занимаются машинным обучением.

В последние годы искусственный интеллект набирает популярность и известность благодаря тому, что Google, Amazon и другие компании запускают собственные платформы облачного машинного обучения.

Существует множество способов, которыми решения для машинного обучения могут быть полезны для бизнеса. Некоторые из основных преимуществ включают в себя:

  • Потребление большого объема данных, которые можно использовать для постоянного пересмотра и изменения стратегий продаж и маркетинга на основе поведенческих моделей клиентов.
  • Скорость или скорость, с которой машинное обучение потребляет данные, позволяет предпринимать правильные действия в нужное время, определяя правильные данные.
  • Интерпретация прошлого поведения потребителей для лучшего анализа данных, чтобы можно было сделать более точные прогнозы относительно поведения потребителей.
  • Для отрасли здравоохранения машинное обучение помогает выявлять пациентов с высоким риском и рекомендует наилучшие лекарства. Более точные диагнозы и медицинские рекомендации значительно улучшат показатели выздоровления пациентов, причем с минимальными затратами.

Упрощение ввода данных для организаций упрощается благодаря машинному обучению. Поскольку дублирование данных и неточность являются одними из основных проблем, с которыми сталкиваются организации, этот процесс можно значительно улучшить с помощью прогнозной аналитики и машинного обучения. Машины могут выполнять трудоемкие задачи по вводу данных, оставляя квалифицированным человеческим ресурсам возможность сосредоточиться на других задачах.

  • Машинное обучение также оказывает очень значительное влияние на финансовый сектор. Некоторые общие преимущества машинного обучения в финансовом секторе включают алгоритмическую торговлю, управление портфелем, андеррайтинг кредитов и обнаружение мошенничества. Это помогает в улучшении и точности финансовых моделей.
  • Одной из важнейших задач, решаемых машинным обучением, является обнаружение спама. Машинное обучение использует методы, подобные мозгу, для устранения спама. Нейронные сети распознают спам и фишинговые электронные письма, оценивая правила в обширной сети компьютеров.
  • Компании-производители обычно применяют превентивные и предупредительные меры. Хотя эти меры часто очень дороги, и именно здесь в игру вступает машинное обучение. Машинное обучение может создавать очень эффективные планы профилактического обслуживания, которые сводят к минимуму вероятность неожиданных сбоев и, следовательно, уменьшают потребность в профилактическом обслуживании.
  • Рекомендация продукта — действительно важный аспект любой стратегии продаж или маркетинга. Машинное обучение помогает анализировать историю покупок клиента и помогает определить продукты, с которыми он связан. Алгоритм идентифицирует эти скрытые шаблоны среди товаров и группирует похожие товары в кластеры. Этот процесс называется неконтролируемым обучением, которое представляет собой особый тип машинного обучения и помогает создавать превосходный продукт на основе системы рекомендаций.

Все эти приложения делают решения для машинного обучения очень хорошей инвестицией для любого бизнеса.