Как использовать машинное обучение в сегодняшней корпоративной среде

Одна из последних тенденций в мире технологий и инженерии - «машинное обучение». Фактически, все крупные технологические компании сегодня инвестировали в проекты искусственного интеллекта и машинного обучения.

Термин «машинное обучение» был впервые определен Артуром Самуэлем еще в 1959 году. Он определил его как «способность учиться без явного программирования», что в основном означает, что машина может учиться на своих ошибках и перепрограммировать себя для улучшения его эффективность с течением времени.

Идея приобрела популярность в 90-х годах, когда появилась концепция интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных использует алгоритмы для поиска закономерностей в заданном наборе информации, что приводит к прогнозированию на основе данных и принятию решений. Это побудило инженеров разрабатывать сложные алгоритмы машинного обучения с использованием интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики.

Инновации, обеспечивающие преимущества для бизнеса

Сегодня алгоритмы машинного обучения уже широко используются различными способами. Вот несколько примеров повседневного использования машинного обучения, о которых вы, вероятно, не знали.

1. Функция распознавания лиц в камере телефона - это пример того, на что способно машинное обучение. Камеры могут автоматически щелкать, когда кто-то улыбается, или делать фотографии, просто моргая, глядя на свой телефон. Это стало возможным благодаря развитию алгоритмов машинного обучения.
2. Функция распознавания лиц, с помощью которой компьютер может идентифицировать человека по фотографии, - еще одно применение машинного обучения. Мы часто используем его на Facebook, автоматически отмечая друзей на фотографиях, на которых они появляются.
3. Вы когда-нибудь замечали, что ваш телефон иногда предлагает освободить место, удаляя повторяющиеся фотографии, фотографии, содержащие одно и то же изображение, которое он обнаруживает автоматически? Это было бы невозможно без машинного обучения.
4. Каждый раз, когда вы ищете что-то в Интернете, вы используете машинное обучение. Google использует машинное обучение для улучшения результатов поиска и поисковых предложений.
5. Машинное обучение используется в антивирусных программах и программах для защиты от спама, чтобы улучшить обнаружение вредоносного, шпионского или рекламного ПО на ваших устройствах.
6. Машинное обучение также меняет способ проектирования и изготовления автомобильных систем. Он широко используется в беспилотных автомобилях.

Машинное обучение становится популярным

Технология развивается быстрыми темпами, поскольку мы продолжаем искать новые способы использования машинного обучения. Предприятия также стремятся использовать машинное обучение для улучшения будущих продуктов и достижения стратегических целей.

Машинное обучение приносит пользу всем данным, которые предприятия хранили в течение многих лет, за счет накопления больших объемов данных и помощи в получении более глубокого понимания и улучшении процесса принятия решений. На рисунке ниже показаны некоторые применения машинного обучения в различных отраслях.

Источник:TCS

Будущее приложение для использования машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения широко используются для реорганизации бизнес-процессов, таких как продажи, маркетинг, логистика, закупки и т. Д., В разных отраслях. Прелесть всего этого в том, что эти алгоритмы со временем становятся лучше.

Настоящая причина ускоренного внедрения машинного обучения заключается в том, что алгоритмы являются итеративными по своей природе, постоянно обучаются и исследуются для оптимизации результатов. Каждый раз, когда совершается ошибка, алгоритмы машинного обучения исправляются и начинают новую итерацию анализа. И все эти вычисления выполняются за миллисекунды, что делает его исключительно эффективным при оптимизации решений и прогнозировании результатов.

Машинное обучение упрощает разработку сложных программных систем без особых человеческих усилий. Вместо того, чтобы тратить годы на программирование функций или тонкую настройку системы с большим количеством параметров, мы можем использовать машинное обучение, чтобы сделать это в гораздо более короткие сроки. Не удивляйтесь, если вы скоро начнете видеть и использовать технологии и гаджеты, которые сейчас можно увидеть в научно-фантастических фильмах.