Введение в приложения машинного обучения
Машинное обучение является подмножеством науки о данных или искусственного интеллекта, где машины учатся на основе предыдущего опыта, чтобы принять решение вместо детерминированных систем, основанных на правилах. В эпоху Интернета, когда петабайты данных затопляются за секунду, применение и возможности машинного обучения безграничны. Машинное обучение повсюду - от трансляции любимых шоу в Интернете до стабилизации космических челноков. В этой статье мы обсудим применение машинного обучения и науки о данных в различных областях деятельности.
Приложения на основе направления бизнеса
Давайте классифицировать использование машинного обучения в зависимости от направления бизнеса
1. Производство
Поскольку индустриальное производство является основой любой здоровой экономики. Благодаря оптимизированному планированию ресурсов для сокращения времени выхода на рынок, машинное обучение помогает преобразовать производственный сектор.
2. Маркетинг
В мире с 25 миллиардами подключенных устройств машинное обучение играет жизненно важную роль в персонализированном цифровом маркетинге. Предсказание кликов по объявлениям, показ релевантных объявлений для клиентов, определение целевых клиентов, анализ оттока и т. Д. Являются важными приложениями машинного обучения в секторе маркетинга.
3. Здравоохранение
Здравоохранение, вероятно, является сектором, где влияние искусственного интеллекта будет чудесным. Исторически сложилось так, что здравоохранение в значительной степени зависит от ручного вмешательства и высококвалифицированных специалистов. Но в современном мире машинное обучение позволяет нам принимать решения на основе данных, которые могут предотвращать заболевания, помогает в улучшении диагностики пациентов, более быстром обнаружении первопричин и т. Д. Технические гиганты Google, Facebook, Qualcomm и т. Д. Вкладывают миллиарды в основанные на МЛ исследования в области здравоохранения.
4. Цифровые медиа и развлечения
Машинное обучение имеет огромное применение в цифровых медиа, социальных сетях и развлечениях. Персональные рекомендации (например, рекомендации по видео на Youtube), анализ поведения пользователей, фильтрация спама, анализ социальных сетей и мониторинг являются одними из наиболее важных приложений машинного обучения.
5. Электронная коммерция
Достижения в области машинного обучения также являются ключевыми заинтересованными сторонами в современной трансформации электронной коммерции. Когда мы просматриваем сайт электронной коммерции, мы видим персональные рекомендации, которые достигаются с помощью контентной или совместной фильтрации. Вероятно, доступность крупномасштабных пользовательских данных - это то, что удерживает гигантов электронной коммерции в гонке вперед, чем ритейлеров. Машинное обучение также используется в дизайне одежды. У индийского гиганта электронной коммерции Myntra есть несколько брендов, которые разработаны системами глубокого обучения.
6. Энергия
Энергетика является одним из ключевых секторов, где решения для машинного обучения приносят огромные различия. Прогнозирование энергопотребления и требований, динамическое обслуживание в расчете на единицу продукции, анализ срока службы оборудования являются частью приложений машинного обучения в этом секторе. Он также используется для управления альтернативными энергетическими ресурсами.
7. Банковское и финансовое
В цифровой экономике машинное обучение помогает банкам и другим финансовым организациям защитить от мошенничества, отмывания денег, незаконного обнаружения финансовых средств, выявления ценных клиентов и т. Д. Оно также помогает финансовым организациям прогнозировать фондовый рынок, прогнозировать спрос, предлагая персонализированные банковские решения для клиенты и т. д.
8. Автомобиль
Автомобиль является еще одним сектором, где влияние машинного обучения огромно. Почти все производители автомобилей используют искусственный интеллект для оптимизации расхода топлива, прогнозирования поломок и даже для самостоятельного вождения. Tesla, Nvidia и т. Д. Много инвестируют в автомобили с автоматическим управлением.
9. Сервис Клиентов
Почти каждая организация использует чат-ботов для обслуживания клиентов. Чат-боты являются экономически эффективными и в значительной степени меняют ландшафт обслуживания клиентов. Автоматизированный перевод и современные системы преобразования текста в речь и речи в текст помогают преодолеть языковой барьер.
10. Управление и наблюдение
Машинное обучение меняет современные системы управления и обороны. С помощью самых современных алгоритмов и инфраструктур глубокого обучения службы безопасности теперь могут обнаруживать изображения в реальном времени, осуществлять наблюдение за беспилотниками, автоматизировать мониторинг социальных сетей и т. Д.
11. Страхование
Как отраслевая страховка сидит на золотом руднике данных, которые традиционно используются только на уровне приложений. С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения страховщики теперь получают ценную информацию из имеющихся у них данных. Машинное обучение используется для более быстрого восстановления претензий, обнаружения мошенничества, прогнозирования продлений, анализа оттока и т. Д. Сегодня у нового нового бизнеса две транзакции, которые потенциально могут использоваться на каждом этапе жизненного цикла политики.
12. Управление человеческими ресурсами
Хотя в раннем возрасте машинное обучение в настоящее время также используется для управления человеческими ресурсами. Такие организации, как Amazon, HDFC bank и т. Д., Используют ботов и видеоаналитику на разных этапах процесса найма. IBM Watson также используется для оптимизации человеческих ресурсов.
13. Транспорт
При использовании приложений из кабины в определенный момент вы должны были наблюдать динамическое ценообразование и скачки напряжения. Это также приложение машинного обучения. Пользовательские данные также используются для прогнозирования кратчайшего пути.
14. Искусство и творчество
Машинное обучение больше не используется для автоматизации мирских заданий для людей, оно также используется в творческих целях. Передача художественного стиля, синтез текста в изображения, автоматическое звуковое сопровождение и создание видео, раскраска изображений, чат-боты в социальных сетях и т. Д. - вот некоторые из интересных приложений машинного обучения в этом секторе.
Тенденции в машинном обучении
С начала эры интернета, приложения машинного обучения растут в геометрической прогрессии. Давайте посмотрим на глобальные тенденции Google для машинного обучения на период с 2004 по 2019 год.
Источник: https://trends.google.com
Вывод
Машинное обучение и искусственный интеллект больше не являются научной фантастикой или частью голливудских фильмов, их применение повсюду в нашей повседневной жизни. Каждое новшество имеет свои положительные и отрицательные стороны, машинное обучение также не является исключением. Хотя в этой статье мы в основном обсуждали положительные стороны машинного обучения, его также можно использовать как зло. Системы глубокого обучения, такие как Deep Fakes, оказывают огромное влияние на человеческую жизнь и частную жизнь. Как растущая область исследований и приложений, потребность в сильном управлении данными также становится необходимостью.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по применению машинного обучения. Здесь мы обсуждаем приложения, основанные на бизнес-направлениях и тенденциях в машинном обучении. Вы также можете просмотреть другие наши статьи, чтобы узнать больше-
- Платформа машинного обучения
- Методы машинного обучения
- Использование машинного обучения
- Введение в машинное обучение