Машинное обучение уже проникло во многие аспекты повседневной жизни, поэтому нам может быть полезно вспомнить множество случаев его влияния на те или иные отрасли. Он становится популярным, и некоторые компании используют его по-разному, включая разработку кибербезопасности, защиту от мошенничества и оптимизацию беспилотных автомобилей.
Расширение возможностей для роста бизнеса с помощью инновационных технологий, таких как Интернет вещей, прогнозная аналитика и искусственный интеллект, стало нормой в информационных технологиях, и машинное обучение лидирует, поскольку программные приложения становятся умнее для улучшения личной жизни. Благодаря значительным улучшениям в оборудовании и больших данных машины могут воспринимать, учиться, взаимодействовать, прогнозировать и реагировать, чтобы решать отраслевые проблемы.
В нашей жизни есть множество вариантов использования машинного обучения. Вот некоторые из них для этой технологии.
Безопасность данных
Вредоносное ПО является огромной и растущей проблемой. В 2014 году «Лаборатория Касперского» ежедневно выявляла 325 000 новых вредоносных программ. В этих условиях люди и даже мощные защитные решения не справляются, поэтому необходимо машинное обучение и глубокое обучение. Как упоминалось ранее Эли Дэвид, технический директор исследовательской компании Deep Instinct: «Почти все новые вредоносные программы отличаются менее чем на 2% от предыдущих вредоносных программ». Их модель обучения не имеет проблем с вариантами 2–10% и может с высокой точностью предсказать, какие файлы являются вредоносными. Алгоритмы машинного обучения могут сканировать примеры доступа к данным в облаке и сообщать о нарушениях, которые могут предсказать бреши в безопасности.
Финансовая торговля
По понятным причинам многие люди пытаются предсказать, как фондовые рынки изменятся в любой конкретный день. Многие известные торговые фирмы используют устоявшиеся методы прогнозирования и совершения сделок на высокой скорости и в больших объемах. Люди не могут соревноваться с машинами, когда речь идет об использовании огромных объемов данных или скорости, с которой они могут совершать сделки.
Обнаружение мошенничества
Машинное обучение становится все лучше в обнаружении возможных шансов на мошенничество во многих различных областях. Например, PayPal использует машинное обучение для борьбы с отмыванием денег. У компании есть механизмы, которые анализируют миллионы транзакций и могут точно идентифицировать законные и мошеннические транзакции между покупателями и продавцами.
Рекомендации
Если вы пользуетесь такими сервисами, как Netflix или Amazon, вы наверняка знаете об этом случае. Машина
алгоритмы обучения сопоставляют вашу активность с миллионами других пользователей, чтобы определить, что вы хотели бы посмотреть дальше или купить в магазинах. Эти рекомендации могут признать, что могут быть другие члены семьи, чьи любимые телешоу могут различаться, и они постоянно становятся умнее.
Поиск в Интернете
Пожалуй, онлайн-поиск — самое популярное сегодня применение машинного обучения. Google и другие поисковые гиганты регулярно развивают то, что понимает поисковая система. Программа наблюдает за вашей реакцией на результаты каждый раз, когда вы выполняете поиск. Если вы нажмете на первую страницу и останетесь там, мы можем подумать, что вы получили информацию, которую хотели найти.
С другой стороны, если вы начали вводить в поисковую строку другие слова, можно предположить, что машина не справляется с задачей. Программа может учиться на подобных ошибках, чтобы в будущем предоставлять более точные результаты.
Машинное обучение также может быть связано со здравоохранением. Но роль машинного обучения во всем здравоохранении неоднозначна. Однако мы можем использовать машинное обучение в личном здравоохранении. Люди должны заботиться о своем здоровье. Благодаря машинному обучению люди могут предотвратить некоторые заболевания и изменить свой образ жизни. Они будут использовать возможности машинного обучения, чтобы сделать его более персонализированным, сложным и всеобъемлющим, и Виннд как раз об этом.
