Introducere în aplicațiile învățării automate
Învățarea prin mașini este un subset de date științifice sau inteligență artificială în care mașinile învață din experiențele anterioare să ia o decizie în loc de sisteme bazate pe reguli deterministe. În epoca internetului în care Petabytes de date este inundat pe parcursul celui de-al doilea, aplicarea și posibilitățile de învățare automată sunt interminabile. De la transmiterea online a emisiunilor preferate până la stabilizarea navetelor spațiale, învățarea automată este peste tot. În acest articol, vom discuta despre aplicațiile învățării automate și a științei datelor în diferite domenii de operații.
Aplicații bazate pe Line of Business
Să clasificăm utilizările învățării automate pe baza liniei de afaceri
1. Fabricarea
Întrucât o industrie de fabricație este coloana vertebrală a oricărei economii sănătoase. Din planificarea optimizată a resurselor pentru a reduce timpul de introducere pe piață, învățarea mașinilor ajută la transformarea sectorului de fabricație.
2. Marketing
Într-o lume de 25 de miliarde de aparate conectate, mașina de învățare joacă un rol vital în marketingul digital personalizat. Predicția de clic pe anunțuri, afișarea anunțurilor relevante pentru clienți, identificarea clienților-țintă, analiza puterii etc. sunt aplicații importante ale învățării automate în sectorul de marketing.
3. Asistența medicală
Asistența medicală este probabil sectorul, unde impactul inteligenței artificiale va fi miraculos. Ca un sector istoric, asistența medicală depinde foarte mult de intervenția manuală și de profesioniștii cu înaltă calificare. Dar în lumea de azi, învățarea automată ne permite să luăm decizii bazate pe date care pot preveni bolile, ajută la un diagnostic mai bun al pacientului, la detectarea mai rapidă a cauzelor rădăcină etc. Giganții tehnici Google, Facebook, Qualcomm etc. investesc miliarde în ML cercetare medicală.
4. Media digitale și divertisment
Învățarea automată are aplicații extraordinare în media digitală, social media și divertisment. Recomandarea personalizată (de exemplu, recomandarea video Youtube), analiza comportamentului utilizatorului, filtrarea spamului, analiza social media și monitorizarea sunt unele dintre cele mai importante aplicații ale învățării automate.
5. Comerț electronic
Progresele învățării în mașini sunt, de asemenea, un factor important în transformarea comerțului electronic de astăzi. Când navigăm pe un site de comerț electronic, putem vedea recomandări personalizate, care se realizează prin filtrare bazată pe conținut sau prin colaborare. Probabil că disponibilitatea datelor la scară largă a utilizatorilor este ceea ce menține gigantii comerțului electronic în cursă mai mult decât retailerii. Învățarea mașină este de asemenea folosită în proiectarea modei. Gigantul indian de comerț electronic Myntra are mai multe mărci care sunt proiectate de sisteme de învățare profundă.
6. Energie
Energia este unul dintre sectoarele de bază în care soluțiile de învățare automată aduc diferențe uriașe. Predicția consumului de energie electrică și a cerințelor, menținerea dinamică a unității costurilor, analiza duratei de viață a hardware-ului fac parte din aplicațiile de învățare automată din acest sector. Este folosită și pentru gestionarea resurselor energetice alternative.
7. Servicii bancare și financiare
Într-o economie digitală, învățarea automată ajută băncile și alte organizații financiare să se protejeze de fraude, spălarea banilor, detectarea financiară ilegală, identificarea clienților valoroși, etc. De asemenea, ajută organizațiile financiare cu previziuni ale pieței bursiere, previziuni ale cererii, oferind soluții bancare personalizate pentru clienți etc.
8. Automobile
Un automobil este un alt sector în care impactul învățării automate este imens. Aproape toți producătorii de automobile folosesc inteligența artificială pentru optimizarea consumului de combustibil, predicția defecțiunilor și chiar pentru autovehicul. Tesla, Nvidia etc. investesc mult în autovehiculele cu autovehicul.
9. Serviciul Clienti
Aproape fiecare organizație folosește chatbots pentru serviciile pentru clienți. Chat-urile sunt eficiente din punct de vedere al costurilor și schimbă peisajul serviciului clienți într-o mare măsură. Traducerea automată și textul de ultimă generație la sistemele de vorbire și vorbirea către text ajută la depășirea barierei lingvistice.
10. Guvernare și supraveghere
Învățarea mașinilor modifică sistemele moderne de guvernare și apărare. Cu ajutorul algoritmilor și infrastructurilor de învățare profundă de ultimă generație, agențiile de securitate sunt acum activate cu detectarea imaginilor în timp real, supravegherea drone, monitorizarea automată a rețelelor sociale etc.
11. Asigurare
Întrucât o industrie Asigurările stau pe o mină de aur cu date care sunt utilizate în mod tradițional doar la nivel de aplicație. Cu ajutorul inteligenței artificiale și a învățării mecanice Asiguratorii sunt acum împuterniciți cu informații valoroase din datele pe care le dețin. Învățarea automată este utilizată pentru recuperarea rapidă a cererilor, detectarea fraudei, predicția reînnoirilor, analiza puterii, etc.Din noua afacere nouă, azi, două tranzacții, are potențialul de a fi utilizat în fiecare etapă a ciclului de viață al politicii.
12. Managementul resurselor umane
Deși este la o vârstă fragedă, învățarea mașinii este folosită și acum pentru gestionarea resurselor umane. Organizații precum Amazon, HDFC bank, etc., folosesc roboți și analize video în diferite faze ale procesului de recrutare. IBM Watson este de asemenea utilizat pentru optimizarea resurselor umane.
13. Transport
În timp ce utilizați plimbări cu cabina de aplicație, la un moment dat, trebuie să fiți observați tarifele dinamice și tarifele majore. Aceasta este, de asemenea, o aplicație de învățare automată. De asemenea, datele utilizatorilor sunt utilizate pentru a prezice cea mai scurtă cale.
14. Artă și creativitate
Învățarea automată nu mai este folosită pentru a automatiza slujbele banale pentru oameni, ci este folosită și în scopuri creative. Transferul de stil artistic, sinteza textului în imagini, coloana sonoră automată și crearea video, colorarea imaginilor, chatbots-urile de socializare, etc.
Tendințe în învățarea mașinilor
De la începutul erei internetului, aplicațiile învățării automate cresc în mod exponențial. Să ne uităm la tendințele google la nivel mondial pentru învățarea mașinilor pentru perioada 2004 - 2019.
Sursa: https://trends.google.com
Concluzie
Învățarea automată și inteligența artificială nu mai sunt science fiction sau fac parte din filmele de la Hollywood, aplicațiile sunt peste tot în viața noastră de zi cu zi. Fiecare inovație are o latură pozitivă și negativă, învățarea automată nu este, de asemenea, o excepție. Deși în acest articol am discutat în principal despre aplicațiile pozitive ale învățării mașinilor, acesta poate fi folosit și ca rău. Sistemele de învățare profundă precum Deep Fakes au un impact imens asupra vieții umane și a vieții private. Ca domeniu în creștere de studii și aplicații, necesitatea unei guvernări puternice a datelor apare, de asemenea, ca o necesitate.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru Aplicațiile învățării automate. Aici discutăm despre Aplicații bazate pe Linia de Afaceri și Tendințe în Învățarea Mașinii. Puteți, de asemenea, să parcurgeți alte articole conexe pentru a afla mai multe-
- Platforma de învățare a mașinilor
- Tehnici de învățare a mașinilor
- Utilizări ale învățării automate
- Introducere în învățarea mașinilor