Люди живут в условиях поистине глобальной технологической революции, благодаря достижениям в области вычислительной мощности и приложений машинного обучения.
В настоящее время многие компании склонны внедрять передовые решения машинного обучения наряду с индивидуальными решениями искусственного интеллекта, чтобы оставаться на конкурентном рынке. Аналитика необходима для улучшения результатов, чтобы вы могли повысить эффективность своего бизнеса. С машинным обучением и искусственным интеллектом легко получить комплексные стратегии аналитики, которые помогут вам успешно вести свой бизнес.
Опрос, проведенный в 2021 году среди глобальных маркетологов, показал, что 41% респондентов отметили увеличение роста доходов и улучшение показателей благодаря использованию ИИ в своих маркетинговых кампаниях.
Машинное обучение уже распространилось на многие аспекты повседневной жизни, ежедневно влияющее на миллиарды пользователей.
Как работает машинное обучение?
Оно использует алгоритмы и статистические модели для выполнения конкретных задач без участия человека.
Вот 10 примеров использования машинного обучения в нашей жизни:
Голосовой помощник
Голосовые помощники сейчас повсеместны. Популярные голосовые помощники упрощают общение с людьми. За всеми этими голосовыми помощниками работает алгоритм машинного обучения для распознавания речи с использованием обработки естественного языка (NLP). Затем он преобразует речь в числа с помощью машинного обучения и соответствующим образом формулирует ответ. НЛП также используется для перевода нечетких юридических текстов в контрактах на простой язык для подготовки информации. Исследователи ожидают, что в будущем он станет феноменально умнее по мере совершенствования методов машинного обучения.
Персонализированный маркетинг
Технологии набирают обороты в системе маркетинга. Используя функции машинного обучения, маркетинговая отрасль сегментирует клиентов на основе поведенческих и характерных данных. Платформы цифровой рекламы позволяют маркетологам сосредоточиться на группе аудитории с соответствующим влиянием продукта. Они понимают требования клиентов и соответственно лучше продвигают продукцию.
Обнаружение мошенничества
Крупные компании, занимающиеся финансовыми вопросами, и банки используют машинное обучение для обнаружения мошенничества. Это помогает компаниям обеспечивать безопасность потребителей. Машинное обучение также может быть полезным для компаний, занимающихся транзакциями по кредитным картам. Технология обучена отмечать транзакции, которые кажутся мошенническими на основе определенных критериев в соответствии с правилами компании. Обнаруживая такие неудачи, компании могут не стать жертвой крупных убытков. Кроме того, с помощью машинного обучения предприятие может получать представление о своей конкурентной среде и лояльности потребителей, а также прогнозировать продажи или спрос в режиме реального времени.
Самоходные автомобили
Беспилотные автомобили — одна из увлекательных технологий, в которых машинное обучение используется на высоком уровне. Прелесть беспилотных автомобилей в том, что все три основных аспекта машинного обучения, а именно контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением, используются во всей конструкции автомобиля. Умные автомобили используют функции машинного обучения, такие как обнаружение объектов вокруг автомобиля, определение расстояния между автомобилем впереди, где находится тротуар, и светофором, оценка состояния водителя и классификация сцены. Машинное обучение также может давать советы в режиме реального времени о дорожных условиях и загруженности дорог.
Оптимизация перевозок
Компании, стремящиеся сделать транспортную отрасль более технологичной, выбирают машинное обучение в качестве основного источника. Такие приложения, как Uber, Lyft, Ola и т. д., используют машинное обучение во многих своих продуктах, от планирования оптимальных маршрутов до определения цен. Динамическая цена в путешествии корректирует цены путешественников в соответствии с изменяющимися рыночными условиями. Цены варьируются в зависимости от таких факторов, как время, местоположение, погода, потребительский спрос и т. д. Машинное обучение также помогает водителям найти наиболее оптимальный маршрут для перевозки пассажиров из пункта А в пункт Б.
Прогнозирование поведения
Организации могут использовать модели машинного обучения для прогнозирования поведения клиентов на основе их прошлых данных. Компании ищут то, о чем люди говорят в социальных сетях, а затем выявляют тех, кто ищет данный продукт или услугу. Например, Zappos использует аналитику и машинное обучение, чтобы предоставлять клиентам персонализированные размеры и результаты поиска, а также модели прогнозирования поведения.
Здравоохранение
Ценность машинного обучения в здравоохранении заключается в его способности обрабатывать огромные наборы данных, выходящие за рамки человеческих возможностей, а затем надежно преобразовывать анализ этих данных в клинические данные, которые помогают врачам. Машинное обучение помогает в планировании и оказании помощи, что в конечном итоге приводит к лучшим результатам, снижению затрат на лечение и повышению удовлетворенности пациентов. Компьютерная диагностика (CAD), приложение машинного обучения, также может использоваться для просмотра результатов маммографических сканирований женщин при прогнозировании рака.
Чат-боты
Машинное обучение помогает службе поддержки клиентов за счет использования чат-ботов, которые дают соответствующие ответы на запросы потребителей. Используя концепции обработки естественного языка (NLP) и анализа настроений, алгоритмы машинного обучения способны понять потребности клиентов и тон, который они говорят. Затем система перенаправляет запрос соответствующему специалисту службы поддержки.
Автоматизация процессов
Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA) — это продукт конвергенции ИИ и связанных с ним технологий, включая компьютерное зрение, когнитивную автоматизацию и машинное обучение. Объединяя эти технологии в рамках единого процесса, компании получают более широкие возможности автоматизации, раскрывая все бизнес-ценности для предприятия. Алгоритм машинного обучения можно использовать для автоматизации безошибочной оценки страховых рисков путем ручного ввода данных.
Физическая охрана
Машинное обучение играет ключевую роль в обеспечении безопасности больших собраний. Эта технология помогает избежать ложных сигналов тревоги и выявлять вещи, которые проверяющие могут упустить на крупных публичных мероприятиях.
