Поскольку технологии играют все более заметную роль в нашей жизни с каждым днем, вы, вероятно, слышали термин «машинное обучение», но знаете ли вы, что это значит и почему это важно? Хотя некоторые из вас отвечают на эти вопросы утвердительно, столько же и тех, кто не совсем уверен в машинном обучении. Мы собираемся пролить немного света на это для вас.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — отличный метод анализа данных, с помощью которого происходит построение аналитической модели. Чтобы было легче понять, вот несколько пояснений от некоторых экспертов:

В классической терминологии машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет самообучаться на основе данных, а затем применяет это обучение без необходимости вмешательства человека. На самом деле существует множество различных типов машинного обучения, а также множество стратегий их наилучшего применения, — объясняет Фрэн Фернандес, руководитель отдела продуктов Espressive.

«Машинное обучение — это наука (и искусство) программирования компьютеров, чтобы они могли учиться на основе данных», — пишет Орельен Жерон вПрактическом машинном обучении с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. >

«Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры учиться и действовать, как люди, и улучшать их общее обучение с течением времени в автономном режиме, передавая им данные и информацию в виде наблюдений и реальных взаимодействий». — Emerj (Исследовательско-консультационная компания AI)

Почему машинное обучение важно?

Объем доступных данных бесконечен, а с доступностью хранения данных и наличием мощной обработки машинное обучение выросло. Хотя машинное обучение используется многими отраслями и организациями и адаптируется к их конкретным потребностям и желаниям, в целом оно отлично подходит для того, чтобы позволить организациям быстро выявлять потенциальные риски и более прибыльные возможности.

Примеры машинного обучения в современном обществе

Взгляните на несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы, возможно, уже знакомы в окружающем нас мире:

  • Беспилотный автомобиль Google — отличный пример машинного обучения в действии.
  • Предложения онлайн-рекомендаций, например, от Superbalist и Netflix? Это приложения машинного обучения для повседневной жизни.
  • Обнаружение мошенничества? Это одно из наиболее очевидных и важных применений машинного обучения в современном мире.

Машинное обучение в Riskworx

Наша команда новаторов в Riskworx применяет подход машинного обучения для снижения затрат на управление кредитными рисками в одноранговой сети, что будет очень полезно для индустрии финансовых услуг. Они составили документ, в котором исследуется использование моделей машинного обучения для улучшения управления кредитами в контексте однорангового кредитования с целью раскрытия его полного потенциала.

Теперь, когда вы лучше понимаете машинное обучение, обязательно ознакомьтесь с этой статьей здесь.