Машинное обучение — это подразделение искусственного интеллекта, которое зарекомендовало себя как новая технология для бизнеса во всем мире. Будь то электронная коммерция или здравоохранение, почти все отрасли широко используют машинное обучение для создания футуристических решений и продуктов для студентов BTech Colleges in India. Применение машинного обучения в основном зависит от программ и алгоритмов, которые помогают машинам самообучаться без явных указаний. Машинное обучение в значительной степени диктует нашу повседневную жизнь. Некоторые из приложений машинного обучения для понимания того, как оно формирует цифровую экономику, включают следующее:

Динамическое ценообразование

Стратегия ценообразования — одна из старейших загадок современной экономики. Будь то индустрия развлечений или индустрия расходных материалов, эффективное ценообразование продукта важно для прибыли и доступности. В зависимости от цели существуют разные стратегии ценообразования, которые предприятия могут выбирать для продаж и маркетинга. Однако выбрать правильную ценовую стратегию легче студентам Инженерных колледжей Индии. Несколько решающих факторов, таких как стоимость производства, кривая спроса, контроль над рынком, демографические характеристики потребителей, стоимость и многое другое, должны быть адекватно согласованы для того, чтобы любой продукт был оценен правильно. Благодаря этому искусственный интеллект в последнее время эффективно решил эту проблему. Решения по ценообразованию на основе ИИ помогли компаниям понять покупательское поведение потребителей и соответствующим образом установить цены на свои продукты.

Транспорт и поездки

Все приложения для заказа такси и планирования отпуска, которые используют студенты лучших инженерных колледжей Джайпура, работают на машинном обучении. Будь то опыт клиентов или разрыв между спросом и предложением, системы машинного обучения используют данные для управления и дальнейшей оптимизации процесса бронирования. При использовании приложения для бронирования поездок они должны были наткнуться на рекомендуемые направления. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные для понимания пройденных маршрутов и предоставления соответствующих предложений. Такие приложения, как Uber и Ola, используют обширный анализ данных для прогнозирования времени и областей спроса. После того, как приложение подсчитает спрос, водители будут определены так, чтобы они могли предлагать поездки для этой конкретной области. Именно так райдшеринговые компании справляются с разрывом между спросом и предложением. Кроме того, алгоритмы машинного обучения сокращают ETA, рекомендуя самые быстрые маршруты в режиме реального времени. В часы пик эти прогнозы спроса и предложения работают, предлагая более высокие цены, чтобы сделать эти услуги прибыльными.

Приложения для планирования отпуска используют ту же систему, чтобы рекомендовать бронирование отелей, самые дешевые авиабилеты и многое другое.

Обнаружение мошенничества

В то время как огромное количество данных, доступных в Интернете, является отличным примером для изучения и анализа данных. Кроме того, это увеличивает вероятность мошеннических действий. Машинное обучение становится эффективной технологией для защиты нашего киберпространства. Модели контролируемого и неконтролируемого машинного обучения используются студентами лучших колледжей BTech в Джайпуре для обнаружения различных видов онлайн-мошенничества, от обнаружения аномального поведения до предотвращения отмывания денег. Даже индустрия развлечений и СМИ сталкивается с неоспоримыми проблемами онлайн-мошенничества.

Виртуальный личный помощник

Виртуальные личные помощники стали одной из самых важных находок 21 века. Алгоритмы машинного обучения проделали феноменальную работу в области распознавания речи, преобразования текста в речь, обработки естественного языка и преобразования речи в текст. Как только студенты лучших инженерных колледжей задают им вопрос, они просматривают Интернет, чтобы найти соответствующие ответы. Кроме того, они отслеживают свое расписание, цели и предпочтения, чтобы рекомендовать актуальную информацию. Эти виртуальные личные помощники получают информацию обо всех их запросах и входных данных (спрашивая о погоде или пробках на дорогах), чтобы постоянно совершенствоваться и самообучаться. Алгоритмы машинного обучения собирают и уточняют информацию на основе прошлого поведения пользователя. Этот процесс помогает настроить результаты в соответствии с профилем пользователя.

Социальные медиа

Сегодня, когда ежемесячно насчитывается более 2,5 миллиардов активных пользователей, платформы социальных сетей, такие как Facebook и другие, являются одними из крупнейших сообществ. Социальные сети стали неотъемлемой частью нашей жизни. Целевая реклама, предложения друзей и персонализированная лента новостей — вот лишь некоторые из способов, с помощью которых алгоритмы машинного обучения улучшают их работу. Алгоритмы машинного обучения просматривают их профиль, чтобы понять, какие запросы на добавление в друзья они отправляют, друзей, с которыми они общаются, группы, к которым они присоединяются, их интересы, и на основе этого предлагают предложения о том, с кем они могут подружиться. Другими словами, алгоритмы машинного обучения рекомендуют аналогичные булавки на основе объектов (булавок), которые студенты инженерных колледжей прикрепляли в прошлом для Pinterest. Компьютерное зрение — это подмножество машинного обучения, которое сканирует изображения для идентификации объектов и шаблонов и использует эти данные для создания рекомендаций.

Компьютерное зрение в основном используется для функции распознавания лиц в Facebook и Google. Каждый раз, когда Facebook просит их отметить себя на фотографии, это происходит потому, что компьютерное зрение просматривает их черты лица, чтобы распознать уникальные черты. Как только системы машинного обучения соберут достаточно данных об их чертах лица, они смогут точно предложить тег.

Мгновенный перевод

Google Translate и другие подобные приложения делают языковые барьеры менее важными. Такие приложения, как Google Translate и iTranslate, используют алгоритмы машинного обучения, чтобы сделать перевод максимально точным и семантическим. Программы ML развились от рудиментарных уровней до включения более широких контекстов и сложных структур предложений.

Google Neural Machine Translation использует обработку естественного языка для самостоятельного изучения различных языков и исчерпывающие словари для правильного перевода языков. Кроме того, он использует такие методы, как NER (распознавание именованных объектов), фрагментирование, тегирование POS и другие, чтобы понять языковую интонацию и предоставить наиболее подходящий перевод.

Спасибо, что читаете наш блог, вы можете ознакомиться с полным блогом на официальной странице Arya College, Arya College является одним из лучших инженерных колледжей в Джайпуре, штат Раджастхан. В этом колледже много инженерных отделений, с которыми вы можете сделать большое будущее. Колледж Арья предоставляет отделение компьютерной инженерии, электротехники и электроники для наших студентов-инженеров с размещением в ведущих компаниях в кампусе.