Introduktion til anvendelser af maskinlæring
Maskinindlæring er en undergruppe af datavidenskab eller kunstig intelligens, hvor maskiner lærer af tidligere erfaringer at tage en beslutning i stedet for deterministiske regelbaserede systemer. I en æra af Internettet, hvor Petabytes af data oversvømmes i løbet af det andet, er anvendelsen og mulighederne for maskinlæring uendelig. Fra streaming af dine foretrukne shows online til stabilisering af rumfærger, maskinlæring er overalt. I denne artikel diskuterer vi anvendelserne af maskinlæring og datavidenskab inden for forskellige driftsområder.
Ansøgninger baseret på forretningsbranche
Lad os kategorisere brugen af maskinlæring baseret på forretningsområdet
1. Fremstilling
Da en industrifremstilling er rygraden i enhver sund økonomi. Fra optimeret ressourceplanlægning for at skære ned på markedet, hjælper maskinindlæring med at omdanne produktionssektoren.
2. Marketing
I en verden med 25 milliarder plus tilsluttede enheder spiller maskinlæring en vigtig rolle i personlig digital marketing. Forudsigelse af klik på annoncer, der viser relevante annoncer til kunder, identificering af målkunder, kornanalyse osv. Er vigtige anvendelser af maskinlæring i markedsføringssektoren.
3. Sundhedsvæsen
Sundhedsvæsenet er sandsynligvis sektoren, hvor virkningen af kunstig intelligens vil være mirakuløs. Som en sektor historisk set er sundhedsydelser meget afhængige af manuel indgriben og højt kvalificerede fagfolk. Men i nutidens verden gør maskinlæring os i stand til at tage datadrevne beslutninger, der kan forhindre sygdomme, hjælper med bedre patientdiagnose, hurtigere påvisning af rodårsager osv. Tekniske giganter Google, Facebook, Qualcomm osv. Investerer milliarder i ML-baseret sundhedsundersøgelser.
4. Digitale medier og underholdning
Maskinlæring har enorme applikationer inden for digitale medier, sociale medier og underholdning. Personlig anbefaling (dvs. Youtube-videoanbefaling), brugeradfærdsanalyse, spamfiltrering, analyse af sociale medier og overvågning er nogle af de vigtigste anvendelser af maskinlæring.
5. E-handel
Fremskridt inden for maskinlæring er også en vigtig interessent i dagens e-handelstransformation. Når vi gennemser et e-handelswebsted, kan vi se personaliserede anbefalinger, der opnås gennem indholdsbaseret eller samarbejdsfiltrering. Sandsynligvis er tilgængeligheden af store brugerdata, der holder e-handelsgiganter foran i løbet end detailhandlere. Maskinlæring bruges også i modedesign. Den indiske e-handelsgigant Myntra har flere mærker, der er designet af dybe læringssystemer.
6. Energi
Energi er en af kernesektorerne, hvor maskinlæringsløsninger bringer enorme forskelle. Strømforbrug og kravforudsigelse, dynamisk pr. Enhed omkostningsvedligeholdelse, hardwarelivsanalyse er en del af applikationer i maskinlæring i denne sektor. Det bruges også til styring af alternative energiressourcer.
7. Bank og finans
I en digital økonomi hjælper maskinlæring banker og andre finansielle organisationer med at beskytte mod svig, hvidvaskning af penge, ulovlig finansiel opdagelse, identificering af værdifulde kunder osv. Det hjælper også finansielle organisationer med aktiemarkedsforudsigelser, efterspørgsel efter efterspørgsel, tilbyder personlige bankløsninger til kunder osv.
8. Biler
En bil er en anden sektor, hvor virkningen af maskinlæring er enorm. Næsten hver bilfabrikant bruger kunstig intelligens til at optimere brændstofforbrug, forudsigelse af nedbrud og endda til selvkørsel. Tesla, Nvidia osv. Investerer meget i selvkørende biler.
9. Kundeservice
Næsten hver organisation bruger chatbots til kundeservice. Chatbots er omkostningseffektive og ændrer kundeservicelandskapet i vid udstrækning. Automatisk oversættelse og avanceret tekst til tale og tale til tekstsystemer hjælper med at overvinde sprogbarrieren.
10. Styring og overvågning
Maskinlæring omformer moderne styrings- og forsvarssystemer. Ved hjælp af avanceret dyb indlæringsalgoritmer og infrastrukturer er sikkerhedsbureauer nu aktiveret med billeddetektion i realtid, droneovervågning, automatisk overvågning af sociale netværk osv.
11. Forsikring
Som en industri sidder Forsikring på en guldmine af data, der traditionelt kun bruges på applikationsniveau. Ved hjælp af kunstig intelligens og maskinlæring får forsikringsselskaberne nu værdifuld indsigt fra de data, de besidder. Maskinlæring bruges til hurtigere gendannelse af krav, opdagelse af svig, fornyelse af forudsigelser, analyse af kerne osv. Fra ny ny forretning i dag er der to transaktioner, som har potentialet til at blive brugt på alle faser i den politiske livscyklus.
12. Human Resource Management
Selvom det er i en tidlig alder, bruges nu maskinlæring også til at styre menneskelige ressourcer. Organisationer som Amazon, HDFC bank osv. Bruger bots og videoanalyse i forskellige faser af deres rekrutteringsproces. IBM Watson bruges også til optimering af menneskelige ressourcer.
13. Transport
Når du bruger app-cab-køreture, skal du på et eller andet tidspunkt have observeret de dynamiske priser og bølgebyrer. Dette er også en anvendelse af maskinlæring. Brugerdata bruges også til at forudsige den korteste sti.
14. Kunst og kreativitet
Maskinlæring bruges ikke længere til at automatisere de dagligdags job for mennesker, den bruges også til kreative formål. Kunstnerisk stiloverførsel, tekst til billedsyntese, automatiseret lydspor og videooprettelse, billedfarve, sociale medier chatbots osv. Er nogle af de seje anvendelser af maskinlæring i denne sektor.
Tendenser inden for maskinlæring
Fra begyndelsen af internettiden øges anvendelserne af maskinlæring eksponentielt. Lad os se på verdensomspændende google tendenser til maskinlæring i perioden 2004 til 2019.
Kilde: https://trends.google.com
Konklusion
Maskinindlæring og kunstig intelligens er ikke længere science fiction eller en del af Hollywood-film, det er applikationer overalt i vores daglige liv. Hver innovation har en positiv og negativ side, maskinlæring er heller ikke en undtagelse. Selvom vi i denne artikel diskuterede hovedsageligt de positive anvendelser af maskinlæring, kan den også bruges som ondskab. Dybe læringssystemer som Deep Fakes har en enorm indflydelse på menneskers liv og privatliv. Som et voksende felt af undersøgelser og applikationer fremkommer behovet for stærk datastyring også som en nødvendighed.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Applications of Machine Learning. Her diskuterer vi applikationer baseret på forretningsområder og tendenser inden for maskinlæring. Du kan også gennemgå vores andre relaterede artikler for at lære mere-
- Machine Learning Platform
- Maskinindlæringsteknikker
- Brug af maskinlæring
- Introduktion til maskinlæring