Мы все знакомы с машинным обучением в нашей повседневной жизни. И Amazon, и Netflix используют машинное обучение, чтобы узнать наши предпочтения и сделать покупки и просмотр фильмов более удобными.
Искусственный интеллект (ИИ) сегодня штурмует мир. Это общий термин, который включает несколько технологий, таких как машинное обучение, глубокое обучение и компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP), машинное мышление, и сильный ИИ.
Организации используют машинное обучение для получения различных сведений о потребителях, продуктах, поставщиках и принятия мер, которые помогут развить бизнес, повысить удовлетворенность потребителей или снизить затраты.
Вот несколько лучших вариантов использования машинного обучения:
· Прогнозирование и предотвращение кибератак: поскольку WannaCry наносит ущерб многим организациям, алгоритмы машинного обучения стали чрезвычайно важными для поиска закономерностей в доступе к данным и сообщения об аномалиях, которые могут предсказать безопасность. нарушения.
· Алгоритмическая торговля: Сегодня многие финансовые торговые решения принимаются с использованием алгоритмической торговли на более высокой скорости, чтобы получить огромную прибыль.
· Обнаружение мошенничества: это по-прежнему один из ключевых вопросов во всех финансовых транзакциях. С помощью глубокого обучения/искусственного интеллекта идентификация и прогнозирование мошенничества стали более точными.
· Системы рекомендаций. В эпоху цифровых технологий каждый бизнес пытается гипер-персонализировать с помощью систем рекомендаций, чтобы предоставить вам подходящее предложение в нужное время.
· Прогнозное обслуживание: со встроенными датчиками Интернета вещей многие производители тяжелого промышленного оборудования применяют машинное обучение для заблаговременного прогнозирования сбоев, чтобы избежать дорогостоящее время простоя и повысить эффективность.
· Классификация текста: машинное обучение с NLP используется для обнаружения спама, определения темы новостной статьи или категоризации документов.
· Прогнозирование показателей повторной госпитализации пациента: принимая во внимание историю болезни пациента, продолжительность пребывания в больнице, результаты лабораторных исследований, заметки врача, больницы теперь могут прогнозировать повторную госпитализацию, чтобы избежать штрафов и улучшить уход за пациентами.
· Аналитика изображений: машинное обучение может дополнить навыки врачей, быстрее выявляя тонкие изменения в изображениях, что может привести к более ранней и точной диагностике.
· Анализ настроений: сегодня важно знать эмоции потребителей, когда они взаимодействуют с вашим бизнесом, и использовать это для повышения удовлетворенности клиентов. Nestle, Toyota тратит огромные деньги и усилия на то, чтобы их клиенты были довольны.
· Обнаружение реакций на лекарства: с анализом ассоциации медицинских данных, таких как лекарства, принимаемые пациентами, история и жизненно важные органы каждого пациента, хорошие или плохие эффекты лекарств и т. д.; производители лекарств определяют сочетание характеристик пациентов и лекарств, которые приводят к неблагоприятным побочным эффектам лекарств.
· Кредитный скоринг и аналитика рисков: использование машинного обучения для оценки кредитоспособности держателей карт, неплательщиков и аналитика рисков.
· Набор для клинических испытаний: пациенты отбираются для участия в клинических испытаниях на основании анамнеза, эффектов лекарств.
Благодаря сегодняшним передовым возможностям когнитивных вычислений, распознаванию изображений и речи, языковому переводу с использованием NLP стало реальностью, которая используется в очень инновационных случаях использования.
Машинное обучение не является для нас чем-то новым, но сегодня оно стало мозгом цифровой трансформации. В будущем машинное обучение станет неотъемлемой частью нашей жизни, как воздух и вода.
Первоначально опубликовано на сайте simplified-analytics.blogspot.com 27 августа 2017 года.
