Люди живуть в умовах воістину глобальної технологічної революції, завдяки досягненням в області обчислювальної потужності і додатків машинного навчання.
В даний час багато компаній схильні впроваджувати передові рішення машинного навчання поряд з індивідуальними рішеннями штучного інтелекту, щоб залишатися на конкурентному ринку. Аналітика необхідна для поліпшення результатів, щоб ви могли підвищити ефективність свого бізнесу. З машинним навчанням і штучним інтелектом легко отримати комплексні стратегії аналітики, які допоможуть вам успішно вести свій бізнес.
Опитування, проведене в 2021 році серед глобальних маркетологів, показало, що 41% респондентів відзначили збільшення зростання доходів і поліпшення показників завдяки використанню ШІ в своїх маркетингових кампаніях.
Машинне навчання вже поширилося на багато аспектів повсякденного життя, щодня впливає на мільярди користувачів.
Як працює машинне навчання?
Воно використовує алгоритми і статистичні моделі для виконання конкретних завдань без участі людини.
Ось 10 прикладів використання машинного навчання в нашому житті:
Голосовий помічник
Голосові помічники зараз повсюдні. Популярні голосові помічники спрощують спілкування з людьми. За всіма цими голосовими помічниками працює алгоритм машинного навчання для розпізнавання мови з використанням обробки природної мови (NLP). Потім він перетворює мову в числа за допомогою машинного навчання і відповідним чином формулює відповідь. НЛП також використовується для перекладу нечітких юридичних текстів в контрактах на просту мову для підготовки інформації. Дослідники очікують, що в майбутньому він стане феноменально розумнішим паралельно з удосконаленням методів машинного навчання.
Персоналізований маркетинг
Технології набирають обертів в системі маркетингу. Використовуючи функції машинного навчання, маркетингова галузь сегментує клієнтів на основі поведінкових і характерних даних. Платформи цифрової реклами дозволяють маркетологам зосередитися на групі аудиторії з відповідним впливом продукту. Вони розуміють вимоги клієнтів і відповідно краще просувають продукцію.
Виявлення шахрайства
Великі компанії, що займаються фінансовими питаннями, і банки використовують машинне навчання для виявлення шахрайства. Це допомагає компаніям забезпечувати безпеку споживачів. Машинне навчання також може бути корисним для компаній, що займаються транзакціями по кредитних картах. Технологія навчена відзначати транзакції, які здаються шахрайськими на основі певних критеріїв відповідно до правил компанії. Виявляючи такі невдачі, компанії можуть не стати жертвою великих збитків. Крім того, за допомогою машинного навчання підприємство може отримувати уявлення про своє конкурентне середовище і лояльність споживачів, а також прогнозувати продажі або попит в режимі реального часу.
Самохідні автомобілі
Безпілотні автомобілі – одна з цікавих технологій, в яких машинне навчання використовується на високому рівні. Принадність безпілотних автомобілів в тому, що всі три основних аспекти машинного навчання, а саме контрольоване, неконтрольоване навчання і навчання з підкріпленням, використовуються у всій конструкції автомобіля. Розумні автомобілі використовують функції машинного навчання, такі як виявлення об’єктів навколо автомобіля, визначення відстані між автомобілем попереду, де знаходиться тротуар, і світлофором, оцінка стану водія і класифікація сцени. Машинне навчання також може давати поради в режимі реального часу стан на дорогах і завантаженості доріг.
Оптимізація перевезень
Компанії, які прагнуть зробити транспортну галузь більш технологічною, вибирають машинне навчання в якості основного джерела. Такі програми, як Uber, Lyft, Ola тощо, використовують машинне навчання в багатьох своїх продуктах, від планування оптимальних маршрутів до визначення цін. Динамічна ціна в подорож коригує ціни мандрівників відповідно до мінливих ринкових умов. Ціни варіюються залежно від таких факторів, як час, місце розташування, погода, споживчий попит тощо. Машинне навчання також допомагає водіям знайти найбільш оптимальний маршрут для перевезення пасажирів з пункту А в пункт Б.
Прогнозування поведінки
Організації можуть використовувати моделі машинного навчання для прогнозування поведінки клієнтів на основі їх минулих даних. Компанії шукають те, про що люди говорять в соціальних мережах, а потім виявляють тих, хто шукає даний продукт або послугу. Наприклад, Zappos використовує аналітику і машинне навчання, щоб надавати клієнтам персоналізовані розміри і результати пошуку, а також моделі прогнозування поведінки.
Охорона здоров’я
Цінність машинного навчання в охороні здоров’я полягає в його здатності обробляти величезні набори даних, що виходять за рамки людських можливостей, а потім надійно перетворюють аналіз цих даних в клінічні дані, які допомагають лікарям. Машинне навчання допомагає в плануванні та наданні допомоги, що в кінцевому підсумку призводить до кращих результатів, зниження витрат на лікування і підвищенню задоволеності пацієнтів. Комп’ютерна діагностика (CAD), додаток машинного навчання, також може використовуватися для перегляду результатів мамографічних сканувань жінок при прогнозуванні раку.
Чат-боти
Машинне навчання допомагає службі підтримки клієнтів за рахунок використання чат-ботів, які дають відповідні відповіді на запити споживачів. Використовуючи концепції обробки природної мови (NLP) та аналізу настроїв, алгоритми машинного навчання здатні зрозуміти потреби клієнтів і тон, з яким вони говорять. Потім система перенаправляє запит відповідного фахівця служби підтримки.
Автоматизація процесів
Інтелектуальна автоматизація процесів (IPA) – це продукт конвергенції ШІ і пов’язаних з ним технологій, включаючи комп’ютерний зір, когнітивну автоматизацію і машинне навчання. Об’єднуючи ці технології в рамках єдиного процесу, компанії отримують більш широкі можливості автоматизації, розкриваючи всі бізнес-цінності для підприємства. Алгоритм машинного навчання можна використовувати для автоматизації безпомилкової оцінки страхових ризиків шляхом ручного введення даних.
Фізична охорона
Машинне навчання відіграє ключову роль в забезпеченні безпеки великих зібрань. Ця технологія допомагає уникнути хибних сигналів тривоги і виявляти речі, які перевіряючі можуть втратити на великих публічних заходах.
