9 приложений машинного обучения, о которых вы должны знать

С головокружительным развитием технологий в последние годы количество приложений машинного обучения увеличилось. Технология машинного обучения все чаще рассматривается как услуга.

Поэтому уже существует ряд утилит, которые революционизируют рынки и промышленность, автоматизируя процессы и делая их более эффективными. . Знание и применение этих параметров необходимо, чтобы оставаться на шаг впереди и не устаревать.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение — это направление искусственного интеллекта (ИИ), которое разрабатывает способы обучения машин прогнозированию результатов и принятию собственных решений на основе данных.

Благодаря машинному обучению компьютерные группы могут улучшать процессы. учась на собственном опыте и на введенных данных. Таким образом, они идеально облегчают любой процесс, не будучи специально запрограммированы для этого. Другими словами, эти системы автоматизируют процессы и устраняют необходимость вмешательства человека. чтобы дать определенные инструкции машине.

Основные области применения машинного обучения связаны с анализом больших данных. , задача, которая была бы не под силу человеку, но которую компьютерные системы, тем не менее, могут выполнять быстро.

С помощью этой информации системы машинного обучения могут выявлять риски и возможности. и принимать наилучшие и наиболее эффективные решения на основе данных.

Лучшие приложения для машинного обучения

1. В финансовом секторе

Благодаря правильной инфраструктуре можно применять системы машинного обучения как услугу в финансах. Он уже применяется для автоматизации процессов, создания чат-ботов, позволяющих быстрее взаимодействовать с клиентами, или для оптимизации административной работы. с помощью обработки естественного языка (что позволяет извлекать наиболее важную информацию из документов).

Приложения машинного обучения также включают повышенную безопасность. , так как они автоматически обнаруживают мошеннические действия, такие как отмывание денег.

2. Виртуальная помощь

Виртуальная помощь — одно из приложений машинного обучения, которое используется в самых разных секторах. Виртуальные помощники используют обработку естественного языка. (NLP), чтобы определить, что нужно пользователю, превратить это в команды для выполнения.

Это одно из самых популярных приложений:если в 2019 году использовалось 3,25 млрд виртуальных помощников, то, по оценкам, к 2023 году во всем мире будет использоваться 8 млрд виртуальных помощников.

3. Маркетинг, реклама и социальные сети

Системы машинного обучения как услуга произвели революцию в способности организаций обращаться к потенциальным клиентам. Таким образом, новые отрасли, такие как прогностический маркетинг родились.

Например, количество приложений машинного обучения в социальных сетях растет, и алгоритмы могут предлагать пользователям новые знакомства или интересные профили, а также релевантную рекламу.

4. Более эффективное передвижение и путешествия

Одним из наиболее распространенных способов использования машинного обучения в качестве услуги является появление приложений GPS. способен предсказать, где будет больше трафика, и выбрать самый быстрый, наиболее подходящий и эффективный маршрут.

Кроме того, среди наиболее интересных приложений машинного обучения разрабатываются автомобили, использующие эту систему для автономного вождения. . Несмотря на то, что эта технология улучшает свои возможности для расчета расстояний или опасностей, эти системы все еще находятся на ранней стадии.

5. Здоровье и медицина

В области медицины ведется работа, чтобы системы машинного обучения как услуга могли выявлять болезни на ранней стадии. или прогнозировать их эволюцию с помощью анализа данных.

Точно так же планируется применить его к медицинским исследованиям, а также к уходу за пациентами путем планирования более подходящих методов лечения.

6. Улучшенные коммуникации

Системы машинного обучения все чаще используют так называемый анализ настроений. :обнаружение субъективности в тексте и извлечение его смысла с помощью лингвистического анализа .

Приложения машинного обучения на коммуникативном уровне также позволяют определять языки для перевода. . Точно так же распознавание речи и его преобразование в текст значительно улучшаются благодаря применению машинного обучения.

7. Безопасность

В значительной степени под машинным обучением понимают услугу, способную повысить безопасность во многих отраслях. Таким образом, можно применить эту технологию для обнаружения наиболее важной информации в записях с камер видеонаблюдения. (например, когда на сцену выходит человек, обнаруживая лицо и узнавая его или присутствие одного и того же человека на нескольких кадрах).

8. Приложения машинного обучения на промышленном уровне

Возможность извлекать пользу из данных, прогнозировать и предлагать решения с помощью приложений машинного обучения также оказывает огромное влияние на отрасль. Снижение затрат, оптимизация процессов или более безопасная и бесперебойная работа вот некоторые из улучшений, которые искусственный интеллект может внести в промышленную среду.

Например, многие отрасли уже применяют машинное обучение для обеспечения профилактического обслуживания. . Таким образом, сами машины могут реагировать до того, как произойдут сбои, которые, в свою очередь, приведут к остановке производства.

9. Приложения машинного обучения для умных городов

Многим муниципалитетам очень трудно выявить проблемы своего города и разработать соответствующие решения. Благодаря машинному обучению эти системы могут управлять большими объемами данных. (как структурированные, так и неструктурированные) от видеозаписей до комментариев в социальных сетях, анализируя все собранные данные, чтобы помочь найти конкретные решения для каждой проблемы , так как не все решения подходят для подобных задач. При всем этом возможно соответствие стандарту UNE 178108:2017 Intelligent Cities Standard, который требует определенных требований для его рассмотрения в качестве узла IoT:

-Горизонтальность

-Интероперабельность

-Открыть

-Масштабируемость

-Безопасность

Такие платформы, как Nexus Integra , уже делают возможными IA и машинное обучение для отрасли. Эта система сочетает в себе такие технологии, как Интернет вещей и большие данные, которые передают в системы машинного обучения тысячи данных как в режиме реального времени, так и из их исторических данных, чтобы позволить отраслям принимать более эффективные решения с помощью единой интуитивно понятной платформы. Более того, благодаря модулю ML Nexus Integra он позволяет легко повысить эффективность алгоритмов машинного обучения, легко интегрируя их во весь производственный процесс