Увод у апликације машинског учења
Машинско учење је подскуп података о науци или вештачкој интелигенцији где машине уче из претходних искустава како би донијеле одлуку уместо детерминираних система заснованих на правилима. У доба интернета где су Петабајти података преплављени током другог, примена и могућности машинског учења су бескрајне. Од преноса омиљених емисија преко интернета до стабилизације свемирског шатла, машинско учење је свуда. У овом ћемо чланку говорити о примјени машинског учења и науке о подацима у различитим областима рада.
Апликације засноване на линији пословања
Разврстајмо по употреби машинског учења на основу делатности
1. Производња
Како је индустрија производње окосница сваке здраве економије. Из оптимизованог планирања ресурса да скрати време за тржиште, машинско учење помаже трансформацији производног сектора.
2. Маркетинг
У свету од 25 милијарди повезаних уређаја, машинско учење игра виталну улогу у персонализованом дигиталном маркетингу. Предвиђање кликова на огласе, приказивање релевантних огласа купцима, идентификација циљних купаца, анализа трњења итд. Важне су апликације машинског учења у маркетиншком сектору.
3. Здравствена заштита
Здравство је вероватно сектор у коме ће утицај вештачке интелигенције бити чудесан. Као историјски сектор, здравствена заштита је високо зависна од ручне интервенције и високо квалификованих стручњака. Али у данашњем свету машинско учење нам омогућава доношење одлука заснованих на подацима који могу спречити болести, помаже у бољој дијагнози пацијената, бржем откривању узрока итд. Технички дивови Гоогле, Фацебоок, Куалцомм итд. Улажу милијарде у МЛ-ове здравствена истраживања.
4. Дигитални медији и забава
Машинско учење има огромне примјене у дигиталним медијима, друштвеним медијима и забави. Персонализоване препоруке (тј. Иоутубе видео препорука), анализа понашања корисника, филтрирање нежељене поште, анализа друштвених медија и надзор неке су од најважнијих апликација машинског учења.
5. Е-трговина
Напредак у машинском учењу такође је кључни актер у данашњој трансформацији е-трговине. Када прегледавамо сајт за електроничку трговину, можемо видети персонализоване препоруке, што се постиже филтрирањем заснованим на садржају или на сарадњи. Вероватно је доступност великих података о корисницима оно што више држи гиганте е-трговине у трци него трговце. Машинско учење се такође користи у модном дизајнирању. Индијански гигант е-трговине Минтра има више брендова који су дизајнирани од стране система дубоког учења.
6. Енергија
Енергија је један од основних сектора где решења за машинско учење доносе велике разлике. Предвиђање потрошње енергије и потреба, динамичка потрошња по јединици трошкова, анализа животног века хардвера део су апликација за машинско учење у овом сектору. Такође се користи за управљање алтернативним изворима енергије.
7. банкарске и финансијске услуге
У дигиталној економији машинско учење помаже банкама и другим финансијским организацијама да се заштите од преваре, прања новца, илегалног финансијског откривања, идентификације вредних клијената итд. Такође помаже финансијским организацијама са предвиђањима берзанских тржишта, предвиђањем потражње, нудећи прилагођена банкарска решења за купци итд.
8. Аутомобил
Аутомобил је још један сектор где је утицај машинског учења огроман. Скоро сви произвођачи аутомобила користе вештачку интелигенцију за оптимизацију потрошње горива, предвиђање кварова, па чак и за самосталну вожњу. Тесла, Нвидиа итд. Много улажу у властите аутомобиле.
9. Служба за кориснике
Скоро свака организација користи цхатботе за услуге купцима. Цхатботи су исплативи и у великој мери мењају пејзаж сервиса. Аутоматизовано превођење и најсавременији систем текста на говор и систем на говор помаже да се превазиђе језичка баријера.
10. Управљање и надзор
Машинско учење преобликује савремене системе управљања и одбране. Уз помоћ врхунских алгоритама и инфраструктуре дубоког учења, безбедносним агенцијама је сада омогућено детектовање слике у стварном времену, надзор дронова, аутоматизовано надгледање друштвених мрежа, итд.
11. Осигурање
Како индустријско осигурање сједи на златном руднику података који се традиционално користи само на нивоу апликације. Уз помоћ вештачке интелигенције и машинског учења Осигуравачи су сада оснажени вредним увидима из података које поседују. Машинско учење користи се за бржи опоравак потраживања, откривање преваре, предвиђање обнове, анализу прашине итд. Од новог новог пословања данас две трансакције, потенцијално ће се користити у свим фазама животног циклуса политике.
12. Управљање људским ресурсима
Иако је то било у раном добу, машинско учење се такође користи за управљање људским ресурсима. Организације попут Амазона, ХДФЦ банке итд. Користе ботове и видео аналитику у различитим фазама процеса запошљавања. ИБМ Ватсон се такође користи за оптимизацију људских ресурса.
13. Превоз
Док користите вожњу кабином апликација, сигурно сте посматрали динамичне цене и наплате пренапона. То је такође апликација машинског учења. Кориснички подаци се такође користе за предвиђање најкраћег пута.
14. Уметност и креативност
Машинско учење се више не користи за аутоматизацију свакодневних послова за људе, већ се користи и у креативне сврхе. Умјетнички пренос стила, синтеза текста у слику, аутоматизирани звучни запис и стварање видео записа, бојање слика, цхатботи на друштвеним мрежама итд. Неке су од најбољих апликација машинског учења у овом сектору.
Трендови машинског учења
Од почетка интернетске ере, апликације машинског учења расту експоненцијално. Погледајмо гоогле трендове широм света за машинско учење за период од 2004. до 2019. године.
Извор: хттпс://трендс.гоогле.цом
Закључак
Машинско учење и вештачка интелигенција више нису научна фантастика или део холивудских филмова, већ су апликације свуда у нашем свакодневном животу. Свака иновација има позитивне и негативне стране, машинско учење такође није изузетак. Иако смо у овом чланку углавном расправљали о позитивним апликацијама машинског учења, такође се може користити и као зло. Системи дубоког учења попут Дееп Факес-а имају огроман утицај на људски живот и приватност. Као растућа област проучавања и примена, потреба за снажним управљањем подацима такође се појављује као потреба.
Препоручени чланци
Ово је водич за апликације Машинског учења. Овде разговарамо о апликацијама заснованим на линији пословања и трендовима машинског учења. Можете и да прођете кроз наше друге сродне чланке да бисте сазнали више -
- Платформа машинског учења
- Технике машинског учења
- Употребе машинског учења
- Увод у машинско учење