Машинное обучение — это новая трендовая концепция, которая уже произвела революцию во многих секторах. Чтобы начать понимать варианты использования технологии или, точнее, механизма, нам нужно сформировать краткое представление о нем.

Что такое машинное обучение?

В двух словах машинное обучение — это способность компьютеров собирать, наблюдать и обрабатывать предоставленные им данные без особого вмешательства человека. Это всеобъемлющая концепция, но если бы мне пришлось изложить ее в одном предложении, то Машинное обучение позволяет компьютерам автоматизировать опыт, обобщая примеры и выясняя важные задачи.

Исследования в этой области постоянно дают улучшенные результаты. Так вот, это происходит из-за тенденции обнаруживать ограничения и границы существующих методов; и исследователи постоянно пытаются улучшить текущие тенденции с помощью разработчиков.

Машинное обучение ускоряет разделение и группировку данных, что потребовало бы огромного количества времени, если бы его выполняли люди. Программное обеспечение ML способно находить закономерности в больших данных и выделять их, что может привести к ошибкам / игнорированию человеческим глазом.

Алгоритмы машинного обучения состоят из:

Представление (набор классификаторов или язык, понятный компьютеру), Оценка (целевая/оценочная функция), Оптимизация (метод поиска; часто классификатор с наивысшим баллом).

Алгоритмы машинного обучения сгруппированы во многих формах, поскольку основа дифференциации обширна. Эти алгоритмы были включены в различные сектора, имеющие множество потенциальных применений. Вариант использования машинного обучения можно активно увидеть в обслуживании клиентов, прогнозировании, рекомендации продуктов, здравоохранении и т. д.

Варианты использования в различных секторах

Голосовые помощники

В основе SIRI, Google Assistant или Cortana лежит машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения, которые используются при создании голосовых помощников, интегрированы с обработкой естественного языка (NLP). Эти голосовые помощники обучены распознавать человеческие голоса, затем преобразовывать их в числа и, наконец, давать мгновенный ответ. Эти помощники часто обобщают наши задачи и их ответы на основе наших привычек и приложений.

Мы часто не задумываемся о сложности механизма, который следует за «Окей, Google», но он, безусловно, сделал нашу жизнь намного комфортнее и быстрее.

Путешествия

Первый захватывающий вариант использования в индустрии туризма — это инструмент динамического ценообразования, который чаще всего внедряют туристические агентства. Насколько громоздким и утомительным стал бы этот процесс, если бы операторам-людям приходилось каждый раз настраивать цены в соответствии с рыночными условиями (насколько далеко отстоят даты поездки, сколько рейсов востребовано и т. д.). Хорошая новость заключается в том, что благодаря ML им не нужно ломать голову над этим, и они могут сосредоточиться на более важных вещах.

Другой вариант использования машинного обучения — это когда вы вводите пункт назначения, и Google Maps показывает вам лучший маршрут для вашего путешествия. Этот вариант использования также очень полезен для компаний такси, которые полагаются на этот механизм, чтобы совершать больше поездок в день.

Недавняя инновация в виде беспилотных автомобилей также является хорошим примером использования машинного обучения. Машины распознают сигналы светофора, пассажиров, встречные объекты, скорость на основе алгоритмов машинного обучения.

Почта и медиа

Знаете ли вы, как все письма со спамом автоматически собираются в папку со спамом, и вам не требуется подтверждать это? Это из-за машинного обучения, которое в основном делает, оценивает сходство таких писем и группирует их, чтобы ваш почтовый ящик был отфильтрован.

Кроме того, все платформы социальных сетей используют этот механизм, чтобы избежать любого откровенного, насильственного и оскорбительного контента на своих сайтах. Таким образом, это не сотрудник-человек, говорящий пользователям, что «этот контент не может быть опубликован», это компьютеры, которые распознают контент на основе обобщенных сходств и генерируют сообщение.

Рекомендации по продуктам

Когда вы искали определенный продукт, скажем, на Amazon, в вашем Instagram, Facebook, хромированные экраны заполнены рекомендациями этого/и подобных продуктов, это работа ИИ.

Это делает продажи и маркетинг персонализированными и помогает привлечь внимание целевой аудитории. То же самое происходит, когда вы получаете рекомендации друзей в Facebook, Instagram, LinkedIn и т. д. Опять же, алгоритмы машинного обучения наблюдают за шаблонами и учатся на них, чтобы предоставить вам похожие и целенаправленные результаты.

Персональный маркетинг

Как обычно происходили продажи? Вы, вероятно, обнаружите, что кто-то у вашей двери продает продукты, которые вам не нужны / не интересны, или компании, рассылающие спам по вашим звонкам, убеждая вас покупать их продукты и услуги, верно? И теперь вы получаете персонализированные предложения на основе вашей истории покупок, вкладок, которые вы часто ищете, и приложений, которые вы используете. Так, например, если вы в последнее время много занимаетесь исследованиями в области ИИ, вы будете получать электронные письма/текстовые сообщения с предложениями курсов, связанных с ним. Это очень эффективно, поскольку оптимизирует время и затраты поставщиков и клиентов.

Безопасность

Бесспорным вариантом использования этого являются камеры наблюдения. Страны, организации по всему миру используют эти алгоритмы для отслеживания своих граждан и сотрудников. Новое обновление в iOS уведомляет вас, кто стоит у вашей двери, на основе лиц, отмеченных на ваших фотографиях. Все это работа искусственного интеллекта и машинного обучения.

Автоматизация процессов

Предприятия включают в себя различные процессы, которые можно интегрировать с машинным обучением для обеспечения лучших и улучшенных результатов. Эти процессы включают прогнозирование спроса, анализ лояльности клиентов, оптимизацию и т. д. В этом конкурентном мире вам нужно выделяться и быть быстрее. ML — ваш шлюз для этого. Задачи, для выполнения которых вручную требуются месяцы, можно выполнить за несколько дней с помощью машинного обучения.

Банковское дело

Финансовый сектор уже получил много преимуществ от технологии блокчейн. Начиная с Биткойна, достижения в области искусственного интеллекта привели к откровению в финансовой индустрии. Почти все значительные транзакции происходят через банковские операции. У компьютеров есть входные данные о стандартных шаблонах. Когда компьютер распознает большие расхождения в данных, он уведомляет их об ошибках; это помогает банку обнаруживать любые мошеннические действия/мошенничество. Киберпреступления продолжают выходить за этапы и находить сбои в системе.

Следовательно, разработчики стремятся сделать систему более точной и улучшенной. Еще одно применение ML в банковской сфере — персонализация. Теперь мы хорошо понимаем, что такое персонализация, банковские услуги становятся более ориентированными на те сегменты, к которым вы склонны, и предлагают различные варианты инвестирования и т. д.

4 лучших варианта использования в здравоохранении

Машинное обучение в секторе здравоохранения помогает улучшить процесс принятия решений, оптимизировать инновации, повысить эффективность исследований/клинических испытаний и создать новые инструменты для врачей, потребителей, страховых компаний и регулирующих органов. Исследования и разработки в области здравоохранения направлены на выявление риска развития сепсиса и диагностику рака молочной железы.

Они должны быть тщательно спланированы и реализованы, чтобы помочь пациентам и окупить инвестиции. Используя науку о данных с открытым исходным кодом, разработчики могут создавать системы таким образом, чтобы они отвечали требованиям сектора здравоохранения и улучшали состояние пациентов. Вот четыре варианта использования машинного обучения для сектора здравоохранения, которые можно разработать с помощью инструментов обработки данных с открытым исходным кодом и адаптировать для различных функций.

1. Идентификация риска пациента

Модели машинного обучения имеют ряд преимуществ по сравнению с классическими линейными моделями, когда речь идет о прогнозах на уровне пациента, которые важны в структуре оказания помощи, основанной на ценности. Организации-поставщики могут использовать модели машинного обучения, чтобы помочь определить участников, которые больше всего выиграют от управления активным уходом, чтобы улучшить результаты лечения пациентов и сократить расходы в рамках контрактов, основанных на стоимости.

Достижения в области машинного обучения, особенно в сфере здравоохранения, помогли врачам по всему миру использовать алгоритмы для выявления закономерностей и последующего прогнозирования сердечных приступов, сепсиса и заболеваний. Если врачи заранее знают о состоянии, они могут начать принимать превентивные меры и практиковать управление рисками. Алгоритм обнаружения сепсиса использует демографические сигналы для оповещения отдельных сотрудников всякий раз, когда возрастает риск развития заболевания. Этот алгоритм был разработан клиникой Мэйо и сократил время ручного скрининга на 72%.

Другой такой пример — больница Эль Камино. Их исследователи использовали электронные медицинские записи, данные о постельных тревогах и данные вызовов медсестер, чтобы разработать инструмент для прогнозирования падений пациентов. Этот новый инструмент предупреждает персонал, когда пациент подвергается высокому риску падения, чтобы они могли принять меры для снижения риска. Им удалось снизить количество падений на 39%.

2. Онкология

Глубокое обучение может быть адаптировано к алгоритмам, которые могут идентифицировать раннее развитие опухолей в легких, молочной железе, головном мозге и т. д. Это происходит потому, что алгоритмы cn=an предназначены для предоставления информации о закономерностях у пациентов и развитии заболевания и оповещения. раннее обнаружение. Алгоритмы можно научить распознавать сложные закономерности в данных рентгенографического изображения. Исследователи во всем мире пытались извлечь выгоду из этих инструментов, чтобы обнаружить важные признаки из данных об экспрессии генов, чтобы идентифицировать клетки мозга рака молочной железы. Хьюстонское методистское исследование разработало такое устройство, и это привело к тому, что генерация информации стала в 30 раз быстрее, чем человеческий отчет.

Исследовательская работа, опубликованная исследователями Стэнфордского университета, показала, что их сверточная нейронная сеть (CNN) достигает производительности наравне со всеми проверенными экспертами при классификации рака кожи. Система CNN от Google продемонстрировала способность выявлять рак кожи в срок с точностью, сопоставимой с практикующими врачами, потенциально расширяя охват диагностики за пределами клиники и в сервисных приложениях, которые появляются по мере расширения мобильного доступа во всем мире.

Сверточные нейронные сети можно использовать для диагностики рака кожи, которая в противном случае зависит от процедур, включая клинический скрининг, дерматоскопический анализ и гистопатологическое исследование. Обычно этот процесс занимает много времени. Тем не менее, модели машинного обучения обучаются на тысячах изображений злокачественных и доброкачественных образований кожи, что повышает точность обнаружения на 87–95%.

3. Фарма

ИИ и машинное обучение потенциально могут помочь в развитии и улучшении фармацевтического сектора. Применения DNN для открытия лекарств многочисленны и включают предсказание биологической активности, молекулярный дизайн de novo, предсказание синтеза и анализ биологических изображений. Одним из преимуществ DNN является то, что они имеют несколько различных гибких архитектур и, таким образом, используются для ответа на множество вопросов. Использование машинного обучения может быть использовано на основе первоначального скрининга лекарственных соединений и их последующих результатов на основе биологических факторов.

Инструмент НЛП может успешно читать и интерпретировать тысячи отчетов и продлевать нам работу в этой области на годы вперед. Группа исследователей из США и Ирландии совместно провела исследование нежелательных явлений, связанных с лекарственными средствами (ПНВ), с использованием интеллектуального анализа текста, прогнозной аналитики и нейронных сетей для анализа обширных баз данных медицинской литературы и сообщений в социальных сетях на предмет комментариев, связанных с наркотиками. побочные эффекты. С помощью этих инструментов машинного обучения они смогли составить список побочных эффектов соответствующих лекарств.

4. НЛП в администрировании

Обработка естественного языка может помочь врачам и другому медицинскому персоналу не заполнять отчеты вручную, позволяя делать это программному обеспечению. Более 80% респондентов сообщили о проблеме эмоционального выгорания у врачей. Используя инструменты НЛП, использующие алгоритмы для определения и классификации слов и фраз, врачи могут диктовать заметки непосредственно в электронные медицинские карты во время визитов к пациентам. Это облегчит административную работу больниц и повысит эффективность и ясность отчетов. Эти инструменты помогут врачам проводить больше времени с пациентами.

Заключение

Мы увидели потенциал машинного обучения не только в здравоохранении, но и в других секторах. Эта последняя разработка в области технологий и науки с каждым новым достижением достигает новых высот и делает нашу жизнь проще и комфортнее. Это начало эпохи, и она еще не поразила нас своими способностями.