Машинное обучение - будущее умных приложений уже здесь

Машинное обучение

В последние годы наблюдается огромный всплеск интереса к искусственному интеллекту (ИИ), применяемому ко всему, начиная от достижения большего операционного превосходства, улучшения качества обслуживания клиентов и даже лечения рака. Netflix, Spotify, Google, Facebook, Uber, Paypal, Apple ... назовите любую из самых любимых платформ в мире, и вы поймете, что они уже используют машинное обучение (ML) для создания "умных" приложений.

Технология умных приложений

Однако эта передовая технология предназначена не только для технических гигантов. Недавнее исследование, проведенное Teradata, показало, что 80% предприятий инвестируют в ИИ, а 30% планируют увеличить свои инвестиции в ИИ в течение следующих 36 месяцев. И почему это так? В следующем году организации могут собирать в 10–1 000 раз больше данных, согласно публикации «The Age of Analytics: Машинное обучение», опубликованной Harvard Business Review.

Но давайте начнем с самого начала. Что мы имеем в виду, когда говорим о машинном обучении? По сути, это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Эта ветвь ИИ основана на идее, что системы могут учиться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения практически без вмешательства человека.

Да. Машины имеют способность учиться и достигать целей только на основе данных и рассуждений. Это невероятно много и уже меняет бизнес-логику практически во всех отраслях: от поставщиков медицинских услуг до розничных продавцов, страховых компаний, центров обработки вызовов ... и этот список бесконечен!

Тренировка машины и как это работает

Данные - это топливо, которое требуется машинному обучению для работы. В век информации Интернет вещей (IoT) и большие данные позволили разрабатывать приложения для машинного обучения и интеллектуальных приложений благодаря их большой способности генерировать, обрабатывать и хранить большие объемы данных.

Подобно тому, как люди учатся и совершенствуют свои навыки, собирая больше опыта и информации, программы, основанные на машинном обучении, повышают точность результатов за счет постоянного использования системы, данных о взаимодействии пользователей и контекстной информации, получаемой из множества внешних источников.

Многие алгоритмы, используемые экспертами по ML в настоящее время, устарели, но до сих пор у них не было достаточно данных для работы. Благодаря огромному количеству данных, собранных нашими мобильными устройствами, камерами, датчиками и беспилотниками, среди прочего, эти алгоритмы оживают сильнее, чем когда-либо.

Кто это использует и для чего

Мы можем найти примеры или возможности применить машинное обучение практически в любой области, которая возникает у нас в голове. Медицина и здравоохранение в целом являются одними из тех, которые добились наибольших успехов. Например, путем разработки всевозможных носимых устройств и датчиков, которые могут использовать и анализировать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени.

Этот вид технологий помогает врачам выявлять тенденции или красные флаги, которые могут привести к улучшению диагностики и лечения сложных заболеваний, таких как рак. Банки и другие предприятия, связанные с финансовой индустрией, также полагаются на ML для выявления важных данных, таких как инвестиционные возможности, отток клиентов, кредитный риск, кредитный скоринг и, самое главное, для предотвращения банковского мошенничества.

В публичной сфере правительственные учреждения крайне нуждаются в анализе данных, особенно когда речь идет об общественной безопасности. Одним из них является CrimeRadar, технология, основанная на ML, которая помогает прогнозировать преступность в бразильском городе Рио. Образование также может извлечь большую пользу из ML, позволяя учителям персонализировать учебный контент, адаптированный для учащихся, и даже прогнозировать будущие оценки. Если говорить о маркетинге и продажах, то обычно приходит на ум поддержка клиентов и чат-боты.

Но есть много других способов, которыми ML встряхивает цифровой маркетинг. Возможность сбора данных позволяет веб-сайтам рекомендовать товары, которые вы, возможно, захотите купить, основываясь на ваших предыдущих покупках, и персонализировать покупки, как никогда раньше. Будучи одним из крупнейших в мире ритейлеров, Amazon использует большие данные, чтобы глубже понять тенденции покупок своих клиентов, предлагая больше товаров или просто поощряя их лояльность.

Та же логика применима к новостным сайтам и блогам, которые изучают наиболее читаемые посты каждого пользователя и учатся подсказывать подобный контент в соответствии со своими интересами. В индустрии развлечений есть много других примеров, достойных внимания. Graymeta - это компания, которая создала новый автоматизированный способ подключения, поиска и использования цифровых активов путем извлечения существующих и создания новых метаданных.

Обнаружение ключевых моментов в аудиовизуальном материале помогает очень быстро создавать рекламные ролики, экономя до 54% времени поиска для редакторов. Как вы могли бы заключить, AI и ML больше не являются просто предметом научно-фантастических романов и фильмов. Они быстро преобразуют технологии, которые мы используем в повседневной жизни.

Если вы не верите этому, просто проверьте свои социальные сети, а также учетные записи Netflix и Spotify, чтобы узнать, как они со временем узнают ваши вкусы, и могут дать вам персональные (и более точные!) рекомендации о том, кому следовать, что смотреть и какие песни вам захотелось бы услышать. Свидетельства драматических перемен повсюду вокруг нас, и они происходят с экспоненциальной скоростью, поэтому неудивительно, что многие эксперты уже говорят о четвертой промышленной революции.

Что касается компаний, которые хотят оставаться на карте в информационную эру, важно быть в курсе этих новых технологий и всех преимуществ, которые они могут принести бизнесу. Если вы согласны с нами и планируете применить «умный» подход в своей организации, но не уверены в базовых алгоритмах и технологиях, то ознакомление с «Руководством по окончательному введению в машинное обучение» поможет вам в этом!


Похожие материалы:

Комментарии (0)



Разрешённые теги: <b><i><br>Добавить новый комментарий: