Uvod v aplikacije strojnega učenja
Strojno učenje je podmnožica Data Science ali Umetna Inteligenca, kjer se stroji učijo iz prejšnjih izkušenj, da se odločijo namesto determiniranih sistemov, ki temeljijo na pravilih. V dobi interneta, kjer je Petabajt podatkov preplavljen v drugo, sta uporaba in možnosti strojnega učenja neskončna. Od pretakanja vaših najljubših oddaj do spleta do stabilizacije vesoljskih prevozov, je strojno učenje povsod. V tem članku bomo obravnavali aplikacije strojnega učenja in podatkovnih ved na različnih področjih delovanja.
Prijave, ki temeljijo na liniji poslovanja
Razvrstimo uporabo strojnega učenja glede na področje poslovanja
1. Proizvodnja
Ker je industrijska proizvodnja hrbtenica zdravega gospodarstva. Od optimiziranega načrtovanja virov, da bi skrajšali čas za trg, strojno učenje pomaga pri preoblikovanju proizvodnega sektorja.
2. Trženje
V svetu s 25 milijardami povezanih naprav strojno učenje igra ključno vlogo pri personaliziranem digitalnem trženju. Napoved klikov oglasov, prikazovanje ustreznih oglasov strankam, prepoznavanje ciljnih kupcev, analiza trnje itd. So pomembne aplikacije strojnega učenja v marketinškem sektorju.
3. Zdravstvo
Zdravstvo je verjetno sektor, kjer bo vpliv umetne inteligence čudežen. V preteklosti je zdravstveno varstvo zelo odvisno od ročnega posredovanja in visoko usposobljenih strokovnjakov. Toda v današnjem svetu nam strojno učenje omogoča, da sprejemamo odločitve, ki temeljijo na podatkih, ki lahko preprečijo bolezni, pomagajo pri boljši diagnozi pacientov, hitrejšem odkrivanju vzrokov in podobno. Tehnični velikani Google, Facebook, Qualcomm itd. Vlagajo milijarde v ML zdravstvene raziskave.
4. Digitalni mediji in zabava
Strojno učenje ima ogromno aplikacij v digitalnih medijih, socialnih medijih in zabavi. Prilagojeno priporočilo (tj. Youtube video priporočilo), analiza vedenja uporabnikov, filtriranje neželene pošte, analiza družbenih medijev in spremljanje so nekatere najpomembnejše aplikacije strojnega učenja.
5. E-trgovina
Napredek strojnega učenja je tudi ključni deležnik v današnji preobrazbi e-trgovine. Ko brskamo po spletnem mestu za e-trgovino, lahko opazimo prilagojena priporočila, kar dosežemo z vsebinskim ali skupnim filtriranjem. Verjetno je razpoložljivost podatkov o uporabnikih v velikem obsegu tisto, kar v primerjavi s prodajalci ohranja velikane e-trgovine pred njimi. Strojno učenje se uporablja tudi pri oblikovanju mode. Indijanski velikan za e-trgovino Myntra ima več blagovnih znamk, ki so zasnovane s pomočjo sistemov za globoko učenje.
6. Energija
Energetika je eno glavnih področij, kjer rešitve strojnega učenja prinašajo velike razlike. Napoved porabe energije in potreb, dinamično vzdrževanje stroškov na enoto, analiza življenjske dobe strojne opreme so del aplikacij za strojno učenje v tem sektorju. Uporablja se tudi za upravljanje nadomestnih virov energije.
7. Bančni in finančni
V digitalni ekonomiji strojno učenje pomaga bankam in drugim finančnim organizacijam, da se zaščitijo pred goljufijami, pranjem denarja, nezakonitim finančnim odkrivanjem, identifikacijo dragocenih strank itd. Finančnim organizacijam pomaga tudi z napovedmi delnic, napovedovanjem povpraševanja in ponuja prilagojene bančne rešitve za kupci itd.
8. avtomobilski
Avtomobil je še en sektor, kjer je vpliv strojnega učenja velik. Skoraj vsi proizvajalci avtomobilov uporabljajo umetno inteligenco za optimizacijo porabe goriva, napoved okvar in celo za samostojno vožnjo. Tesla, Nvidia itd. Veliko vlagajo v lastne avtomobile.
9. Služba za stranke
Skoraj vsaka organizacija uporablja chatbote za storitve strankam. Chatboti so stroškovno učinkoviti in v veliki meri spreminjajo krajino storitve za stranke. Avtomatsko prevajanje in najsodobnejše besedilo v govor in govor v besedilni sistem pomagata premagati jezikovno oviro.
10. Upravljanje in nadzor
Strojno učenje je preoblikovanje sodobnih sistemov upravljanja in obrambe. S pomočjo najsodobnejših algoritmov in infrastrukture globokega učenja so varnostne agencije zdaj omogočene zaznavanje slike v realnem času, nadzor nad droni, samodejno spremljanje socialnih omrežij itd.
11. Zavarovanje
Kot industrijska zavarovalnica stoji na rudniku zlata podatkov, ki se tradicionalno uporablja le na ravni prijave. S pomočjo umetne inteligence in strojnega učenja Zavarovalnice so zdaj pooblaščene za dragocene vpoglede v podatke, ki jih imajo. Strojno učenje se uporablja za hitrejše izterjavo zahtevkov, odkrivanje goljufij, napoved obnavljanja, analiza drobljenja itd. Od novega novega podjetja, ki je danes dve transakciji, se lahko uporablja v vseh fazah življenjskega cikla politike.
12. Upravljanje s človeškimi viri
Čeprav je že v zgodnji starosti, se strojno učenje zdaj uporablja tudi za upravljanje človeških virov. Organizacije, kot so Amazon, HDFC banka itd., Uporabljajo bote in video analitiko v različnih fazah procesa zaposlovanja. IBM Watson se uporablja tudi za optimizacijo človeških virov.
13. Prevoz
Medtem ko uporabljate vožnjo po kabinah, morate v nekem trenutku opazovati dinamične cene in stroške previsokih stroškov. To je tudi aplikacija strojnega učenja. Uporabniški podatki se uporabljajo tudi za napovedovanje najkrajše poti.
14. Umetnost in ustvarjalnost
Strojno učenje se ne uporablja več za avtomatizacijo dnevnih delovnih mest za ljudi, temveč se uporablja tudi v ustvarjalne namene. Umetniški prenos sloga, sinteza besedila v slike, samodejni zvočni posnetek in ustvarjanje video posnetkov, barvanje slik, klepetalnice v družabnih medijih itd. So nekatere od najbolj uporabnih aplikacij strojnega učenja v tem sektorju.
Trendi v strojnem učenju
Od začetka internetne dobe se aplikacije strojnega učenja eksponentno povečujejo. Poglejmo svetovne trende google za strojno učenje za obdobje 2004–2019.
Vir: https://trends.google.com
Zaključek
Strojno učenje in umetna inteligenca nista več znanstvena fantastika ali del hollywoodskih filmov, aplikacije so povsod v našem vsakodnevnem življenju. Vsaka inovacija ima pozitivne in negativne strani, tudi strojno učenje ni izjema. Čeprav smo v tem članku obravnavali predvsem pozitivne aplikacije strojnega učenja, ga lahko uporabimo tudi kot zlo. Sistemi poglobljenega učenja, kot so Deep Fakes, imajo velik vpliv na človekovo življenje in zasebnost. Kot naraščajoče področje preučevanja in uporabe se potreba po trdnem upravljanju podatkov postavlja tudi kot nujnost.
Priporočeni članki
To je vodnik za aplikacije Strojno učenje. Tukaj razpravljamo o aplikacijah, ki temeljijo na načinu poslovanja in trendih strojnega učenja. Obiščite lahko tudi druge naše sorodne članke, če želite izvedeti več -
- Platforma strojnega učenja
- Tehnike strojnega učenja
- Uporaba strojnega učenja
- Uvod v strojno učenje