Bevezetés a gépi tanulás alkalmazásaiba
A gépi tanulás az adattudomány vagy a mesterséges intelligencia részhalmaza, ahol a gépek a korábbi tapasztalatok alapján tanulnak döntést hozni determinisztikus szabályalapú rendszerek helyett. Az internet korszakában, ahol a petatabiták száma másodpercenként elárasztódik, a gépi tanulás alkalmazása és lehetőségei végtelenek. A kedvenc műsorok online közvetítésétől az űrhajók stabilizálásáig a gépi tanulás mindenütt megtalálható. Ebben a cikkben a gépi tanulás és az adattudomány alkalmazásairól tárgyaljuk a különféle műveleti területeken.
Az üzletágon alapuló alkalmazások
Osztályozzuk a gépi tanulás felhasználásait az üzletág alapján
1. Gyártás
Mivel az ipargyártás az egészséges gazdaság gerince. Az optimalizált erőforrás-tervezésből a piacra jutás idejének lerövidítése érdekében a gépi tanulás elősegíti a feldolgozóipar átalakulását.
2. Marketing
A 25 milliárd plusz csatlakoztatott eszköz világában a gépi tanulás alapvető szerepet játszik a személyre szabott digitális marketingben. A hirdetések kattintás-előrejelzése, a releváns hirdetések megjelenítése az ügyfelek számára, a célügyfelek azonosítása, a csiszolás elemzése stb. A gépi tanulás fontos alkalmazásai a marketing szektorban.
3. Egészségügy
Az egészségügy valószínűleg az az ágazat, ahol a mesterséges intelligencia hatása csodálatos lesz. A múltban ágazatként az egészségügy nagymértékben függ a kézi beavatkozástól és a magasan képzett szakemberektől. De a mai világban a gépi tanulás lehetővé teszi számunkra adatközpontú döntések meghozatalát, amelyek megakadályozzák a betegségeket, elősegítik a betegek jobb diagnosztizálását, gyorsabb kiváltó okok felismerését stb. A Google, a Facebook, a Qualcomm stb. Technikai óriások milliárdokat fektetnek be az ML-alapú egészségügyi kutatás.
4. Digitális média és szórakozás
A gépi tanulás hatalmas alkalmazásokkal rendelkezik a digitális médiában, a közösségi médiában és a szórakoztatásban. Személyre szabott ajánlás (azaz Youtube video-ajánlás), a felhasználói viselkedés elemzése, a spam szűrése, a közösségi média elemzése és a monitorozás a gépi tanulás egyik legfontosabb alkalmazása.
5. E-kereskedelem
A gépi tanulás terén elért haladás szintén kulcsszerepet játszik a mai e-kereskedelem átalakulásában. Amikor egy e-kereskedelmi webhelyet böngészünk, személyre szabott ajánlásokat láthatunk, amelyeket tartalom alapú vagy együttműködési szűrés révén érhetünk el. Valószínűleg a nagyszabású felhasználói adatok elérhetősége tartja az e-kereskedelmi óriások előtt a versenyt, mint a kiskereskedők. A gépi tanulást a divattervezésben is használják. Az Myianra e-kereskedelmi óriásmotorja több márkával rendelkezik, amelyeket a mélyreható tanulási rendszerek terveztek.
6. Energia
Az energia az egyik legfontosabb ágazat, ahol a gépi tanulási megoldások hatalmas különbségeket hoznak. Az energiafogyasztás és a követelmények előrejelzése, az egységenkénti dinamikus karbantartás, a hardver élettartamának elemzése az ágazat gépi tanulási alkalmazásának része. Ezt alternatív energiaforrások kezelésére is használják.
7. Banki és pénzügyi
A digitális gazdaságban a gépi tanulás segíti a bankokat és más pénzügyi szervezeteket abban, hogy megvédjék a csalásokat, a pénzmosást, az illegális pénzügyi felderítést, az értékes ügyfelek azonosítását stb. ügyfelek stb.
8. Autó
A gépjármű egy másik olyan ágazat, ahol a gépi tanulás hatása óriási. Szinte minden autógyártó mesterséges intelligenciát használ az üzemanyag-fogyasztás optimalizálásához, a meghibásodás előrejelzéséhez és még az önálló vezetéshez is. A Tesla, az Nvidia stb. Sokat fektet be az önjáró autókba.
9. Ügyfélszolgálat
Szinte minden szervezet chatbotot használ az ügyfélszolgálathoz. A chatbotok költséghatékonyak és nagymértékben megváltoztatják az ügyfélszolgálati környezetet. Az automatikus fordítás és a korszerű szöveg-beszéd és a beszéd-szöveges rendszerek elősegítik a nyelvi akadályok leküzdését.
10. Irányítás és felügyelet
A gépi tanulás átalakítja a modern kormányzási és védelmi rendszereket. A korszerű mélyreható tanulási algoritmusok és infrastruktúrák segítségével a biztonsági ügynökségek most valósidejű képalkotó, drónmegfigyelő, automatizált közösségi hálózati megfigyelés stb.
11. Biztosítás
Iparágként a biztosítás az adatok olyan aranybányáján ül, amelyet hagyományosan csak alkalmazási szinten használnak. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás segítségével a biztosítók most már értékes betekintést kapnak a birtokukban lévő adatokból. A gépi tanulást a kárigények gyorsabb behajtására, a csalások felderítésére, a megújítás előrejelzésére, a csúszás elemzésére stb. Használják. A mai új tranzakcióból két tranzakciót használhat fel a politika életciklusának minden szakaszában.
12. Emberi erőforrás menedzsment
Bár a korai életkorban a gépi tanulást már most is alkalmazzák az emberi erőforrások kezelésére. Az olyan szervezetek, mint az Amazon, a HDFC bank stb. Botokat és videoanalitikát használnak toborzási folyamatuk különböző szakaszaiban. Az IBM Watsont az emberi erőforrások optimalizálására is használják.
13. Szállítás
Az alkalmazásfülke-túrák használata közben bizonyos időpontokban figyelembe kell vennie a dinamikus árazást és a többletköltségeket. Ez egyben a gépi tanulás alkalmazása is. A felhasználói adatokat a legrövidebb út előrejelzésére is használják.
14. Művészet és kreativitás
A gépi tanulást már nem használják az emberek számára a hétköznapi munka automatizálására, hanem kreatív célokra is. A művészi stílus átvitele, a szöveg-kép-szintézis, az automatikus hangzás és a videó készítése, a képek színezése, a közösségi média chat-botjai stb. A gépi tanulás remek alkalmazásai ebben az ágazatban.
A gépi tanulás trendei
Az internetkor kezdetétől kezdve a gépi tanulás alkalmazásai exponenciálisan növekednek. Nézzük meg a gépi tanulás globális google trendjeit a 2004 és 2019 közötti időszakra.
Forrás: https://trends.google.com
Következtetés
A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia már nem sci-fi vagy a hollywoodi filmek része, alkalmazásuk mindennapi életünkben megtalálható. Minden újításnak van pozitív és negatív oldala is, a gépi tanulás sem kivétel. Bár ebben a cikkben elsősorban a gépi tanulás pozitív alkalmazásairól tárgyaltunk, gonosznak is lehet használni. Az olyan mélyreható tanulási rendszerek, mint a Deep Fakes, óriási hatással vannak az emberi életre és a magánéletre. A növekvő tanulási és alkalmazási területként szükségszerűen felmerül az erős adatkezelés iránti igény is.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a gépi tanulás alkalmazásaihoz. Itt tárgyalunk az üzletágon alapuló alkalmazásokról és a gépi tanulás trendeiről. Megnézheti más kapcsolódó cikkeinket, hogy többet megtudjon-
- Gépi tanulási platform
- Gépi tanulási technikák
- A gépi tanulás felhasználásai
- Bevezetés a gépi tanulásba