Johdatus koneoppimisen sovelluksiin

Koneoppiminen on tietotekniikan tai keinotekoisen älykkyyden osajoukko, jossa koneet oppivat aikaisemmista kokemuksistaan ​​tekemään päätöksen determinististen sääntöpohjaisten järjestelmien sijaan. Internetin aikakaudella, jossa petabyytit tulvataan toisen sekunnin aikana, koneoppimisen sovellus ja mahdollisuudet ovat rajattomat. Koneoppiminen on kaikkialla suosikkiohjelmasi suoratoistosta verkossa avaruuskuljetusten vakauttamiseen. Tässä artikkelissa käsittelemme koneoppimisen ja tietotekniikan sovelluksia eri toiminta-aloilla.

Liiketoimintaan perustuvat sovellukset

Luokitellaan koneoppimisen käyttötavat liiketoimintalinjan perusteella

1. Valmistus

Koska teollisuuden valmistus on kaiken terveellisen talouden selkäranka. Optimoidusta resurssien suunnittelusta markkinointiajan lyhentämiseksi koneoppiminen auttaa tehdasteollisuuden muutosta.

2. Markkinointi

Koneoppimisella on elintärkeä rooli yksilöllisessä digitaalisessa markkinoinnissa 25 miljardin ja liitetyn laitteen maailmassa. Mainosten napsautusennuste, asiaankuuluvien mainosten näyttäminen asiakkaille, kohdeasiakkaiden tunnistaminen, vaivatutkimusanalyysi jne. Ovat tärkeitä koneoppimisen sovelluksia markkinoinnissa.

3. Terveydenhuolto

Terveydenhuolto on luultavasti ala, jolla tekoälyn vaikutukset ovat ihmeellisiä. Historiallisesti alana terveydenhuolto on erittäin riippuvainen manuaalisesta interventiosta ja korkeasti ammattitaitoisista ammattilaisista. Mutta nykymaailmassa koneoppiminen antaa meille mahdollisuuden tehdä tietopohjaisia ​​päätöksiä, jotka voivat estää sairauksia, auttaa paremmassa potilaan diagnosoinnissa, nopeampaan perussyyntitietojen löytämisessä jne. Tekniikka jättiläiset Google, Facebook, Qualcomm jne. Sijoittavat miljardeja ML-pohjaisiin terveydenhuollon tutkimus.

4. Digitaalinen media ja viihde

Koneoppimisella on valtavia sovelluksia digitaalisessa mediassa, sosiaalisessa mediassa ja viihteessä. Henkilökohtainen suositus (eli Youtube-videosuositus), käyttäjän käyttäytymisanalyysi, roskapostisuodatus, sosiaalisen median analyysi ja seuranta ovat joitain koneoppimisen tärkeimmistä sovelluksista.

5. Verkkokauppa

Koneoppimisen edistyminen on myös avainasemassa nykypäivän sähköisen kaupan muutoksessa. Kun selaamme verkkokauppasivustoa, voimme nähdä henkilökohtaisia ​​suosituksia, jotka saavutetaan sisältöpohjaisen tai yhteistyöhön perustuvan suodatuksen avulla. Todennäköisesti laajamittaisen käyttäjätiedon saatavuus on se, joka pitää verkkokaupan jättiläisiä kilpailussa edellä kuin vähittäiskauppiaat. Koneoppimista käytetään myös muotisuunnittelussa. Intian verkkokauppajättilällä Myntralla on useita tuotemerkkejä, jotka syvä oppimisjärjestelmät ovat suunnitelleet.

6. Energia

Energia on yksi ydinsektoreista, joilla koneoppimisratkaisut tuovat valtavia eroja. Virrankulutus ja tarpeiden ennakointi, dynaaminen yksikkökustannusten ylläpito, laitteiston elinkaaren analysointi ovat osa koneenoppimissovelluksia tällä sektorilla. Sitä käytetään myös vaihtoehtoisten energialähteiden hallintaan.

7. Pankkitoiminta ja rahoitus

Digitaalitaloudessa koneoppiminen auttaa pankkeja ja muita finanssijärjestöjä suojautumaan petoksilta, rahanpesulta, laittomalta rahoituksen havaitsemiselta, arvokkaiden asiakkaiden tunnistamiselta jne. Se auttaa myös finanssijärjestöjä osakemarkkinoiden ennusteissa, kysynnän ennustamisessa, tarjoamalla henkilökohtaisia ​​pankkiratkaisuja asiakkaat jne.

8. Auto

Auto on toinen ala, jolla koneoppimisella on valtava vaikutus. Lähes kaikki autonvalmistajat käyttävät tekoälyä polttoaineenkulutuksen optimointiin, vikojen ennustamiseen ja jopa itse ajamiseen. Tesla, Nvidia jne. Investoivat paljon itse ajaviin autoihin.

9. Asiakaspalvelu

Lähes jokainen organisaatio käyttää chatboteja asiakaspalveluun. Chatbotit ovat kustannustehokkaita ja muuttavat suuresti asiakaspalvelumaisemaa. Automatisoitu käännös ja huipputeknologia tekstistä puheeksi ja puhe tekstijärjestelmiin auttavat ylittämään kieliesteen.

10. Hallinto ja valvonta

Koneoppimisella muutetaan nykyaikaisia ​​hallinto- ja puolustusjärjestelmiä. Tietotekniikkavirastot ovat nykyaikaisen syvän oppimisen algoritmien ja infrastruktuurien avulla nyt reaaliaikaisen kuvan havaitsemisen, droonivalvonnan, automaattisen sosiaalisen verkoston seurannan jne.

11. Vakuutukset

Toimialana vakuutus istuu tietojen kultakaivoksessa, jota käytetään perinteisesti vain sovellustasolla. Tekoälyn ja koneoppimisen avulla vakuutuksenantajat saavat nyt arvokkaita oivalluksia hallussaan olevista tiedoista. Koneoppimista käytetään nopeampaan korvausvaatimusten palauttamiseen, petosten havaitsemiseen, uusimisen ennustamiseen, vaihtuvuusanalyysiin jne. Uudesta uudesta liiketoiminnasta tehdään tänään kaksi tapahtumaa, ja sitä voidaan käyttää kaikissa politiikan elinkaaren vaiheissa.

12. Henkilöstöjohtaminen

Vaikka koneoppiminen on jo varhaisessa vaiheessa, sitä käytetään nyt myös henkilöresurssien hallintaan. Organisaatiot, kuten Amazon, HDFC bank, jne. Käyttävät robotteja ja videoanalytiikkaa rekrytointiprosessinsa eri vaiheissa. IBM Watsonia käytetään myös henkilöstöresurssien optimointiin.

13. Kuljetus

Kun käytät sovellushyttiretkiä, sinun on jossain vaiheessa tarkkailtava dynaamista hinnoittelua ja lisäkustannuksia. Tämä on myös koneoppimisen sovellus. Käyttäjätietoja käytetään myös ennustamaan lyhin reitti.

14. Taide ja luovuus

Koneoppimista ei enää käytetä ihmisten arkipäivän töiden automatisointiin, sitä käytetään myös luoviin tarkoituksiin. Taiteellinen tyylin siirto, tekstin kuvasynteesi, automatisoitu ääniraita ja videon luominen, kuvan väritys, sosiaalisen median chatbotit jne. Ovat joitain hienoja koneoppimisen sovelluksia tällä alalla.

Koneoppimisen suuntaukset

Internet-aikakauden alusta lähtien koneoppimisen sovellukset ovat lisääntyneet räjähdysmäisesti. Tarkastellaan maailmanlaajuisia google-konesuuntauksia koneoppimiselle vuosina 2004-2019.

Lähde: https://trends.google.com

johtopäätös

Koneoppiminen ja tekoäly eivät ole enää tieteiskirjallisuus tai osa Hollywood-elokuvia, sen sovellukset ovat kaikkialla päivittäisessä elämässämme. Jokaisella innovaatiolla on positiivinen ja kielteinen puoli, myös koneoppiminen ei ole poikkeus. Vaikka tässä artikkelissa keskustelimme lähinnä koneoppimisen positiivisista sovelluksista, sitä voidaan käyttää myös pahuutena. Syvillä oppimisjärjestelmillä, kuten Deep Fakes, on valtava vaikutus ihmisten elämään ja yksityisyyteen. Kasvavana opiskelu- ja sovellusalueena on myös välttämätöntä vahvan tiedonhallinnan tarve.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas koneoppimisen sovelluksiin. Täällä keskustellaan liiketoiminta-alueeseen ja koneoppimisen suuntauksiin perustuvista sovelluksista. Voit myös käydä läpi muiden aiheeseen liittyvien artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja-

  1. Koneoppimisalusta
  2. Koneoppimistekniikat
  3. Koneoppimisen käyttötavat
  4. Johdanto koneoppimiseen

Luokka:

Suuri data