Машинное обучение - замечательная технология в области искусственного интеллекта. Даже в самом начале машинное обучение уже улучшило нашу повседневную жизнь и будущее.

Этот месяц является историческим месяцем за мои 5 лет работы предпринимателем и инженером-программистом: мы представили ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ [AI] скринер резюме и чат-бота для управления набором персонала на Talanta https://talanta.netlify.app

Сейчас это только начало, но со временем вы будете поражены тем, на что он способен!

Машинное обучение - одна из лучших инноваций, которые Африка может использовать, и удивительно, как вы можете продолжать делать это лучше и лучше. Я усвоил одну важную вещь: нам не нужно довольствоваться тем, чего мы достигли, нам нужно продолжать мечтать и продолжать совершенствоваться, чтобы мы могли сделать наши инициативы лучшими и в то же время жизнь людей, которым мы служим лучше, чем раньше.

На основе уже имеющихся баз данных, из которых можно учиться, машинное обучение может позволить нам создавать интеллектуальные компьютерные системы, используя статистические методы, чтобы брать все эти данные и использовать их.

Организация будет лучше понимать своих сотрудников и не будет реагировать, а будет действовать проактивно, что позволит удерживать огромное количество сотрудников, и компании также будут лучше понимать своих клиентов и будут не только оперативно, но и проактивно, что приведет к огромному удержанию клиентов.

Африке пришлось использовать эту замечательную технологию, чтобы помочь решить самые острые проблемы, с которыми мы сталкиваемся как общество. В этой статье я хотел бы рассказать о различных приложениях машинного обучения, которые может использовать Африка, и о том, насколько это полезно для людей.

Сбор, расстановка приоритетов и маршрутизация запросов на обслуживание, чтобы исправить сотрудников и сократить время ответа.

В такой загруженной правительственной организации, как Кения, ежегодно поступает множество запросов на обслуживание. Машинное обучение может помочь фиксировать входящие запросы на услуги и направлять их нужному сотруднику в режиме реального времени, чтобы уточнить приоритеты и сократить время ответа. На получение документа из государственных учреждений не нужно уходить недели или месяцы, мы можем сократить это время и сэкономить больше с помощью машинного обучения.

Компании могут определить, какое действие лучше всего будет предпринять для клиента.

Аналитика в реальном времени с использованием инструментов машинного обучения, таких как анализ настроений, может помочь организации оценить вероятность закрытия сделки или уровень лояльности клиентов. их.

Обеспечьте персонализированный мобильный банкинг в реальном времени с помощью чат-ботов

Вы, вероятно, испытали это, когда звонили в службу поддержки клиентов по вопросам, связанным с денежными платежными системами 🙄.

Машинное обучение можно использовать для перехвата и решения общих, простых проблем с помощью служб чата и обмена сообщениями, чтобы клиенты могли быстро и независимо решать простые проблемы, которые потребовали бы вмешательства человека.

С помощью чат-бота клиент может просто ввести вопрос, а бот выдает ответ. Машинное обучение на основе чат-бота может помочь улучшить качество обслуживания клиентов для организаций.

Рекомендовать следующее наилучшее действие для индивидуальных планов медицинского обслуживания

Обеспечение всеобщего охвата услугами здравоохранения, чтобы гарантировать качественное и доступное медицинское обслуживание кенийцам, является повесткой дня Большой четверки - программы национальных экономических преобразований, которая направлена ​​на улучшение качества жизни всех кенийцев к 2022 году, чтобы ускорить такой процесс. Можно использовать машинное обучение. .

Мы уже оцифровываем здоровье, эту массовую оцифровку данных пациентов с помощью таких систем, как электронные медицинские записи (EMR) в больницах и электронные медицинские записи (EHR), говорят в NHIF, машинное обучение можно использовать для создания эффективных индивидуальных планов медицинского обслуживания.

Автоматическое распознавание болезни

Квалифицированные врачи могут просматривать и оценивать только ограниченный объем пациентов или изображений пациентов в наших медицинских учреждениях, для просмотра и анализа изображений, таких как рентгеновские снимки и сонограммы, требуется время, машинное обучение можно использовать для выявления заболеваний, что снижает физическое выгорание.

Например, Google обучил модель глубокого обучения для обнаружения рака, а исследователи из Стэнфорда использовали модели машинного обучения для диагностики рака кожи. Это должно вдохновить нас на то, чтобы ставить главное на первое место и больше внедрять инновации в этих важных областях. Здоровье важно! И если что-то важно, вы это делаете.

Машинное обучение - это современная инновация, которая улучшила многие производственные и профессиональные процессы, а также нашу повседневную жизнь. Это разновидность искусственного интеллекта (ИИ) - технологии, которая при правильном использовании может оказать огромное влияние на развитие нашего континента. Видите ли, технологии похожи на лошадь, с которой вы не соревнуетесь, вы едете на ней!

Прокатимся на ML Africa.