Wprowadzenie do zastosowań uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe jest podzbiorem nauki o danych lub sztucznej inteligencji, w której maszyny uczą się na podstawie wcześniejszych doświadczeń zamiast podejmować deterministyczne systemy oparte na regułach. W erze Internetu, w którym Petabajty danych są zalewane przez sekundę, zastosowanie i możliwości uczenia maszynowego są nieograniczone. Od strumieniowego przesyłania ulubionych programów online po stabilizację promów kosmicznych, uczenie maszynowe jest wszędzie. W tym artykule omówimy zastosowania uczenia maszynowego i nauki danych w różnych obszarach działalności.
Aplikacje oparte na linii biznesowej
Podzielmy na kategorie zastosowania uczenia maszynowego w oparciu o branżę
1. Produkcja
Ponieważ produkcja przemysłowa stanowi podstawę każdej zdrowej gospodarki. Od zoptymalizowanego planowania zasobów w celu skrócenia czasu wprowadzania na rynek, uczenie maszynowe pomaga w transformacji sektora produkcyjnego.
2. Marketing
W świecie ponad 25 miliardów podłączonych urządzeń uczenie maszynowe odgrywa istotną rolę w spersonalizowanym marketingu cyfrowym. Prognozowanie kliknięć reklam, wyświetlanie odpowiednich reklam klientom, identyfikowanie klientów docelowych, analiza rezygnacji itp. Są ważnymi zastosowaniami uczenia maszynowego w sektorze marketingu.
3. Opieka zdrowotna
Opieka zdrowotna jest prawdopodobnie sektorem, w którym wpływ sztucznej inteligencji będzie cudowny. Jako sektor historycznie opieka zdrowotna jest wysoce zależna od interwencji manualnych i wysoko wykwalifikowanych specjalistów. Ale w dzisiejszym świecie uczenie maszynowe pozwala nam podejmować decyzje oparte na danych, które mogą zapobiegać chorobom, pomagają w lepszej diagnozie pacjentów, szybszym wykrywaniu przyczyn źródłowych itp. Giganci technologiczni Google, Facebook, Qualcomm itp. Inwestują miliardy w ML badania zdrowotne.
4. Media cyfrowe i rozrywka
Uczenie maszynowe ma ogromne zastosowanie w mediach cyfrowych, mediach społecznościowych i rozrywce. Spersonalizowane rekomendacje (tj. Rekomendacje wideo z YouTube), analiza zachowań użytkowników, filtrowanie spamu, analiza mediów społecznościowych i monitorowanie to jedne z najważniejszych zastosowań uczenia maszynowego.
5. Handel elektroniczny
Postępy w uczeniu maszynowym są również kluczowym interesariuszem w dzisiejszej transformacji handlu elektronicznego. Gdy przeglądamy witrynę e-commerce, możemy zobaczyć spersonalizowane rekomendacje, które są osiągane dzięki filtrowaniu treści lub współpracy. Prawdopodobnie dostępność danych użytkowników na dużą skalę jest tym, co zapewnia gigantom handlu elektronicznego przewagę w wyścigu niż detaliści. Uczenie maszynowe jest również wykorzystywane w projektowaniu mody. Indyjski gigant handlu elektronicznego Myntra ma wiele marek zaprojektowanych przez systemy głębokiego uczenia.
6. Energia
Energia jest jednym z kluczowych sektorów, w którym rozwiązania uczenia maszynowego przynoszą ogromne różnice. Prognozowanie zużycia energii i wymagań, dynamiczne utrzymanie kosztów jednostkowych, analiza żywotności sprzętu są częścią aplikacji uczenia maszynowego w tym sektorze, a także są wykorzystywane do zarządzania alternatywnymi zasobami energii.
7. Bankowość i finanse
W gospodarce cyfrowej uczenie maszynowe pomaga bankom i innym organizacjom finansowym chronić się przed oszustwami, praniem pieniędzy, nielegalnym wykrywaniem finansów, identyfikacją wartościowych klientów itp. Pomaga także organizacjom finansowym w prognozowaniu rynku akcji, prognozowaniu popytu, oferowaniu spersonalizowanych rozwiązań bankowych klienci itp.
8. Samochód
Samochód to kolejny sektor, w którym wpływ uczenia maszynowego jest ogromny. Prawie wszyscy producenci samochodów używają sztucznej inteligencji do optymalizacji zużycia paliwa, przewidywania awarii, a nawet do samodzielnej jazdy. Tesla, Nvidia itp. Dużo inwestują w samochody samojezdne.
9. Obsługa klienta
Prawie każda organizacja korzysta z chatbotów do obsługi klienta. Chatboty są opłacalne i w znacznym stopniu zmieniają środowisko obsługi klienta. Automatyczne tłumaczenie i najnowocześniejsze systemy zamiany tekstu na mowę i mowy na tekst pomagają pokonać barierę językową.
10. Zarządzanie i nadzór
Uczenie maszynowe przekształca nowoczesne systemy zarządzania i obrony. Dzięki najnowocześniejszym algorytmom i infrastrukturze głębokiego uczenia agencje bezpieczeństwa są teraz dostępne w zakresie wykrywania obrazów w czasie rzeczywistym, nadzoru dronów, automatycznego monitorowania sieci społecznościowych itp.
11. Ubezpieczenie
Jako branża ubezpieczeniowa opiera się na kopalni złota danych, która tradycyjnie jest wykorzystywana tylko na poziomie aplikacji. Za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego ubezpieczyciele zyskują teraz cenny wgląd w posiadane dane. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do szybszego odzyskiwania roszczeń, wykrywania oszustw, przewidywania odnowienia, analizy rezygnacji itp. Z nowej nowej firmy dziś dwie transakcje, ma ona potencjał do wykorzystania na każdym etapie cyklu życia polityki.
12. Zarządzanie zasobami ludzkimi
Chociaż jest to wczesny wiek, uczenie maszynowe jest obecnie również wykorzystywane do zarządzania zasobami ludzkimi. Organizacje takie jak Amazon, bank HDFC itp. Używają botów i analityki wideo na różnych etapach procesu rekrutacji. IBM Watson służy również do optymalizacji zasobów ludzkich.
13. Transport
Podczas korzystania z przejażdżek taksówką z aplikacjami w pewnym momencie musieliście obserwować dynamiczne ceny i opłaty za wzrost, jest to również aplikacja uczenia maszynowego. Dane użytkownika są również wykorzystywane do przewidywania najkrótszej ścieżki.
14. Sztuka i kreatywność
Uczenie maszynowe nie jest już wykorzystywane do automatyzacji przyziemnych zadań dla ludzi, jest również wykorzystywane do celów twórczych. Transfer stylu artystycznego, synteza tekstu na obraz, automatyczna ścieżka dźwiękowa i tworzenie wideo, kolorowanie obrazów, chatboty w mediach społecznościowych itp. To tylko niektóre z fajnych zastosowań uczenia maszynowego w tym sektorze.
Trendy w uczeniu maszynowym
Od początku ery Internetu zastosowania uczenia maszynowego rosną wykładniczo. Spójrzmy na światowe trendy Google w uczeniu maszynowym w latach 2004-2019.
Źródło: https://trends.google.com
Wniosek
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja nie są już science fiction ani częścią hollywoodzkich filmów, a ich zastosowania są wszędzie w naszym codziennym życiu. Każda innowacja ma pozytywną i negatywną stronę, uczenie maszynowe również nie jest wyjątkiem. Chociaż w tym artykule rozmawialiśmy głównie o pozytywnych zastosowaniach uczenia maszynowego, można go również wykorzystać jako zło. Systemy głębokiego uczenia, takie jak Deep Fakes, mają ogromny wpływ na ludzkie życie i prywatność. Jako rosnąca dziedzina badań i zastosowań, potrzeba silnego zarządzania danymi również staje się koniecznością.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po aplikacjach uczenia maszynowego. Tutaj omawiamy aplikacje oparte na linii biznesowej i trendach w uczeniu maszynowym. Możesz również przejrzeć nasze inne powiązane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Platforma uczenia maszynowego
- Techniki uczenia maszynowego
- Zastosowania uczenia maszynowego
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego