Сегодня мы живем в мире, где мы постоянно раздвигаем границы того, что мы знаем и чего можем достичь. Но как все это возможно? Как мы расширяем границы прогресса?

Большая часть этого прогресса является результатом достижений в области науки о данных и машинного обучения. Мы видели так много прогресса, но мы даже не поцарапали поверхность того, что возможно.

Вот 15 способов использования науки о данных и машинного обучения, которые могут вас удивить.

1. Создание новых музыкальных звуков

Вот так! Теперь вы можете использовать машинное обучение для создания новых музыкальных звуков. Это возможно благодаря магии структур данных и алгоритмов. Nsynth — это алгоритм, который будет создавать эти новые звуки. Затем нам нужно использовать Google Magenta для обработки этих звуков с помощью глубоких нейронных сетей. Это довольно аккуратно, вы не находите?

2. Сколько лекарств вам нужно принимать?

Теперь это персонализировано и более полезно для больных диабетом. это прогностический алгоритм, который будет давать персональные рекомендации пациенту вместе с определенными внушаемыми курсами действий.

Это определенно будет полезно для улучшения жизни людей с диабетом. И все это стало возможным с помощью алгоритма.

3. Сохраните тропические леса

Вырубка лесов является чрезвычайно важной проблемой в современном мире. Когда вырубается все больше и больше деревьев, наше будущее выглядит безрадостным. Итак, в ML есть решение и для этого. С помощью Tensorflow мы можем определить, рубил ли кто-нибудь деревья. Это значительно сократит незаконную вырубку деревьев.

4. Фильтрация спама

Сколько раз ваш почтовый идентификатор был заспамлен сотнями электронных писем, которые вам не нужны? Я буду говорить бесчисленное количество раз. Теперь, используя науку о данных и анализ, мы создадим надежные спам-фильтры, которые будут отсеивать для вас ненужные электронные письма.

5. Автозаполнение

Когда вы заходите в Google и начинаете печатать в строке поиска, что происходит? Он начинает предсказывать, что вы хотели ввести. Как это было возможно, это было из-за бесчисленных усилий аналитика данных за аналитиком данных.

6. Автозамена

Сколько времени было сэкономлено, потому что ваше правописание было автоматически исправлено? Всякий раз, когда вы печатаете сообщение электронной почты, уже будет так много предложений относительно того, что может быть вашим следующим предложением.

7. Игры

В наши дни игры стали более изощренными. По мере того, как игрок повышает свой уровень, игра также обновляется, так что игровой процесс может быть улучшен. Игра учится сама и подстраивается под уровень игрока. Это было бы невозможно без структур данных, алгоритмов и, конечно, аналитики.

8. Логистика доставки

Теперь вам может быть интересно, какое отношение наука о данных и машинное обучение имеют к доставке? Все! В современном мире такие компании, как FedEx и другие, инвестируют в будущее искусственного интеллекта, потому что он повышает качество обслуживания клиентов. Они могут выбрать наилучшие возможные маршруты для доставки и оптимизации своего процесса.

9. Маркетинг для нужной аудитории

Когда дело доходит до маркетинга, важно, чтобы вы обращались к ключевой демографической группе. С помощью науки о данных вы можете определить ключевую демографическую группу для продвижения вашего продукта.

10.Анализ настроений

Это тоже важная часть маркетинга. Понимание того, что думает ваша аудитория, каковы их мнения, убеждения и так далее. Это можно сделать, собрав тонны данных и проанализировав их. Это очень полезно для понимания мыслительного процесса вашего потенциального клиента.

11. Таргетинг на потенциальных клиентов

У вас есть продукт для продажи. Но кому вы его продаете? Кто будет вашим потенциальным клиентом? Где у вас больше всего шансов заключить сделку? Что и как вы можете предложить им, чтобы это им понравилось? На все эти вопросы можно ответить заранее, только проанализировав данные.

12.Системы рекомендаций

Всякий раз, когда вы делаете покупки в Интернете, вы всегда получаете предложения относительно того, что вы можете купить дальше. Как это произошло? Откуда берутся эти предложения? И чаще всего они более или менее связаны с тем, что вы хотите купить. Именно так появляется наука о данных.

13.Реклама

Всякий раз, когда вы просматриваете социальные сети, вы видите рекламу. И эти объявления о том, что вы недавно искали или проверяли на других платформах социальных сетей. Это из-за всех ваших данных, которые были собраны. Это просто облегчает вашу жизнь, не так ли?

14. Сравнение цен

Всякий раз, когда вы что-то покупаете, вы покупаете продукт вслепую или проверяете, можете ли вы купить тот же продукт в другом месте по более выгодной цене?

Как вы думаете, это возможно? Собирается большое количество данных, а затем они тщательно анализируются, чтобы вы могли принять взвешенное решение.

15. Обнаружение мошенничества и рисков

Сегодня, когда мы добились большого прогресса в цифровом мире, мы также сталкиваемся с возможностью столкнуться с мошенничеством и рискованными ситуациями. Этих ситуаций лучше избегать. Но как? Что ж, наука о данных снова спешит на помощь. Благодаря анализу данных он может показать вам, какие сайты или ссылки опасны, еще до того, как вы нажмете на них. Это здорово для безопасности.

Множество возможностей для специалиста по данным привело к появлению множества порталов онлайн-обучения, предлагающих сертификационные онлайн-курсы по науке о данных. Несмотря на то, что сегодня мы обсудили так много вещей, наука о данных и машинное обучение могут многое сделать в современном мире, и возможности только увеличиваются с каждым днем.