Итак, за последние несколько лет искусственный интеллект развился до такой степени, что изменил весь мир миллионом способов. На самом деле искусственный интеллект сегодня стал важной частью нашей жизни, и мы используем его по-разному, знаем мы об этом или нет.

Все приложения ИИ включают в себя обучение, рассуждения и самокоррекцию. ИИ сегодня растет и адаптирует экспертные системы, распознавание речи и машинное зрение. Одним из таких приложений ИИ является машинное обучение. Другими словами, вы также можете думать об этом как о подмножестве ИИ.

В этом блоге мы увидим, что такое машинное обучение. Как он растет в глобальном масштабе. Как компании активизируют свою игру благодаря машинному обучению.

Начнем с того, что такое машинное обучение?

Таким образом, в основном машинное обучение — это приложение ИИ, которое предоставляет системе возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе собственного опыта, без чьего-либо программирования. Локальной точкой машинного обучения является разработка компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и изучать их самостоятельно.

Процесс обучения происходит с наблюдениями или данными в форме инструкций, опыта или примеров для формирования модели обучения, потому что основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам учиться автоматически без помощи человека.

Машинное обучение извлекает ценную информацию из необработанных данных для быстрого решения сложных проблем. Безусловно, машинное обучение развивается быстрыми темпами и приобрело огромную популярность в сообществе бизнес-аналитиков.

Назовем несколько основных компонентов, которые привели к широкому росту машинного обучения, — это легкая доступность данных, растущие объемы, более быстрая и дешевая вычислительная обработка.

Итак, давайте посмотрим, как предприятия используют и извлекают прибыль из машинного обучения.

Как машинное обучение помогает в бизнесе?

Отказ от ручного ввода данных:

Одной из наиболее частых проблем, с которыми сталкиваются предприятия, является неправильный ввод данных. Машинное обучение собирает данные само по себе и позволяет избежать ошибок. Таким образом, сотрудники могут сосредоточиться на задачах, которые повышают ценность бизнеса.

Рекомендации продукта:

Системы рекомендаций на основе продуктов становятся все более популярными на веб-сайтах электронной коммерции. Алгоритмы машинного обучения используют историю покупок клиента для создания шаблонов и группировки похожих продуктов. Затем эти продукты предлагаются покупателям, что подталкивает их к покупке.

Распознавание изображений:

Распознавание изображений может производить числовую и символическую информацию из изображений, что также известно как компьютерное зрение. Он включает в себя интеллектуальный анализ данных, распознавание образов, обнаружение знаний на основе данных и многое другое. В основном это используется в здравоохранении и автомобильной промышленности.

Медицинский диагноз:

Это взяло индустрию здравоохранения штурмом. Это приложение машинного обучения делает точную диагностику, прогнозирует повторные госпитализации, рекомендует лекарства и выявляет пациентов с высоким риском. Эти прогнозы строятся с использованием историй болезни пациентов, наборов данных и симптомов.

Прогнозы ценности клиента:

Итак, как машинное обучение может помочь компаниям персонализировать работу с клиентами? Компании имеют огромные объемы данных, и машинное обучение может эффективно использовать их для получения значимой бизнес-аналитики. Как машинное обучение помогает персонализировать клиентский опыт, так это то, что они собирают шаблоны покупок, прогнозируют поведение клиентов и отправляют клиентам наилучшие возможные предложения на основе истории просмотров и покупок.

Повышение удовлетворенности клиентов:

Машинное обучение помогает компаниям улучшить качество обслуживания клиентов и повысить их лояльность. ML анализирует поведение клиентов на основе предыдущих записей звонков и в соответствии с требованиями клиента назначает наиболее подходящего менеджера по обслуживанию клиентов. Это снижает затраты и время, которые предприятия обычно тратят на управление взаимоотношениями с клиентами. Крупные организации используют алгоритмы прогнозирования, чтобы предлагать своим клиентам продукты, которые им нравятся.

Точный анализ:

Итак, все мы знаем, что предприятия используют большое количество качественных и количественных данных. Используя это, ML может вывести финансовый анализ. Машинное обучение можно использовать для управления портфелем, андеррайтинга кредитов и обнаружения мошенничества. Его дальнейшие приложения включают анализ настроений, чат-боты и диалоговый интерфейс.

Повышение кибербезопасности:

Кибербезопасность — одна из основных проблем, решаемых машинным обучением. Поскольку машинное обучение позволяет создавать новые технологии, оно может легко обнаруживать любые неизвестные угрозы.

Завершение!

Машинное обучение не только помогло предприятиям улучшить общую работу, но и улучшило их структуру. Поскольку машинное обучение быстро растет с каждым днем, новые технологии берут верх и автоматизируют работу бизнеса.

С учетом сказанного, мы представляем вам услуги, связанные с ML — чат-боты.

Мы — надежная платформа для создания чат-ботов, которая предлагает быстрое и простое создание чат-ботов.

Посетите Engati для бесплатной регистрации и демонстрации.

Кроме того, чтобы узнать больше о чат-ботах и ​​наших услугах, посетите некоторые из этих блогов.

Мы надеемся, что вы нашли этот блог полезным.

Удачного бота!

Первоначально опубликовано на https://blog.engati.com 11 сентября 2019 г.