9 ключевых применений машинного обучения, которые вы должны знать

С невероятным прогрессом технологий в последние годы применения машинного обучения vervielfachten. Все чаще технология машинного обучения понимается как сервис.

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

Что такое машинное обучение

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который разрабатывает способы для машин учиться предсказывать результаты и принимать собственные решения на основе данных.

Через машинное обучение компьютерные системы способны улучшать процессы, обучаясь на собственном опыте и вводимых данных. Таким образом, они идеально облегчают любой процесс без специальной программировки для этого. Эти системы, другими словами, автоматизируют процессы и исключают необходимость человеческого вмешательства для передачи конкретных инструкций машине.

Основные применения машинного обучения связаны с анализом Big Data, задачей, непосильной для людей, но которую компьютерные системы могут выполнять быстро.

Через эту информацию системы машинного обучения могут выявлять риски и возможности и принимать наилучшие и наиболее эффективные решения на основе данных.

Лучшие применения машинного обучения

1. В финансовом секторе

Через правильную инфраструктуру можно применять системы машинного обучения как сервис в финансах. Уже применяется в автоматизации процессов, генерации чат-ботов для более быстрого взаимодействия с клиентами или оптимизации административной работы через обработку естественного языка (которая извлекает самую важную информацию из документов).

Применения машинного обучения также включают повышение безопасности, так как они автоматически выявляют мошеннические практики, такие как отмывание денег.

2. Виртуальная помощь

Виртуальная помощь — одно из применений машинного обучения, используемых в широком спектре секторов. Виртуальные ассистенты используют обработку естественного языка (NLP) для определения потребностей пользователя и превращения их в команды для выполнения.

Это одно из самых популярных применений: если в 2019 году использовалось 3,25 млрд виртуальных ассистентов, оценивается, что к 2023 году их будет 8 млрд по всему миру.

3. Маркетинг, реклама и социальные сети

Системы машинного обучения как сервис вызвали революцию в способности организаций достигать потенциальных клиентов. Таким образом, возникли новые направления, такие как предиктивный маркетинг.

В качестве примера применения машинного обучения в соцсетях vervielfachen, с алгоритмами, способными предлагать новые дружбы или интересные профили пользователям, а также релевантную рекламу.

4. Более эффективные перемещения и путешествия

Одно из самых распространенных применений машинного обучения как сервиса — появление GPS-приложений, способных предсказывать, где будет больше трафика, и выбирать самый быстрый, подходящий и эффективный маршрут.

Кроме того, среди самых интересных применений машинного обучения разрабатываются транспортные средства, использующие эту систему для автономного вождения. Хотя технология улучшает способность рассчитывать расстояния или опасности, это все еще системы ранней стадии.

5. Здравоохранение и медицина

В медицине работают над тем, чтобы системы машинного обучения как сервис могли ранне выявлять заболевания или предсказывать их эволюцию через анализ данных.

Аналогично планируется применение в медицинских исследованиях, а также в уходе за пациентами через планирование более подходящих терапий.

6. Улучшение коммуникаций

Системы машинного обучения все более способны применять так называемый анализ тональности: выявление субъективности в тексте и извлечение его смысла через лингвистический анализ.

Применения машинного обучения на коммуникативном уровне также позволяют определять языки для перевода. Аналогично распознавание речи и её превращение в текст сильно улучшаются за счет применения машинного обучения.

7. Безопасность

Во многом машинное обучение понимается как сервис, способный улучшать безопасность во многих секторах. Таким образом, возможно применение этой технологии для выявления наиболее релевантной информации в записях с камер наблюдения (например, когда человек входит в кадр, обнаружение лица и его распознавание или присутствие того же человека в нескольких кадрах).

8. Применения машинного обучения на промышленном уровне

Способность извлекать ценность из данных, предсказывать и предлагать решения из применений машинного обучения также оказывает огромное влияние на промышленность. Снижение затрат, оптимизация процессов или более безопасные и плавные операции — некоторые из улучшений, которые ИИ может принести в промышленную среду.

В качестве примера многие отрасли уже применяют машинное обучение для обеспечения предиктивного обслуживания. Сами станки таким образом способны реагировать до возникновения сбоев, которые, в свою очередь, приводят к прерыванию производства.

9. Применения машинного обучения для умных городов

Во многих муниципалитетах очень трудно выявлять проблемы города и разрабатывать соответствующие решения. Благодаря машинному обучению эти системы могут управлять большим объемом данных (как структурированными, так и неструктурированными) — от видеозаписей до комментариев в соцсетях, анализируя все собранные данные для помощи в поиске конкретных решений для каждой проблемы, так как не все решения работают для похожих проблем. Со всем этим можно соответствовать стандарту UNE 178108:2017 «Интеллектуальные города», требующему определенных требований для считания IoT-узлом:

- Горизонтальность

- Интероперабельность

- Открытость

- Масштабируемость

- Безопасность

Платформы вроде Nexus Integra уже делают ИИ и машинное обучение возможными для промышленности. Эта система объединяет технологии, такие как IoT и Big Data, которые питают системы ML тысячами данных как в реальном времени, так и из исторических, позволяя индустриям принимать лучшие решения через единую платформу интуитивного использования. Более того, с её ML-модулем Nexus Integra позволяет производительность алгоритмов машинного обучения простым способом, легко интегрируясь в весь производственный процесс.