Машинное обучение
Машинное обучение — это тип анализа данных, который автоматизирует создание аналитических моделей. Это область искусственного интеллекта, основанная на представлении о том, что компьютеры могут учиться на данных, распознавать закономерности и делать выбор практически без участия человека.
Приложения машинного обучения
важность технологии машинного обучения была признана большинством секторов, которые имеют дело с огромными объемами данных.
- Услуги в финансовой сфере
Машинное обучение используется банками и другими финансовыми учреждениями для двух основных целей: выявления ценной информации в данных и предотвращения мошенничества.
- Медицинские услуги:
Из-за разработки носимых гаджетов и датчиков, которые могут использовать данные для анализа состояния здоровья пациента в режиме реального времени, машинное обучение становится быстрорастущей тенденцией в секторе здравоохранения. Медицинские специалисты могут использовать эту технологию для изучения данных и выявления тенденций или тревожных сигналов, которые могут привести к более качественной диагностике и лечению.
- Правительство:
Поскольку у государственных организаций, таких как служба общественной безопасности и коммунальные службы, есть много источников данных, из которых можно извлечь ценную информацию, машинное обучение особенно необходимо.
- Розничная торговля:
Машинное обучение используется для оценки вашей истории покупок на розничных веб-сайтах, которые предлагают товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок. Машинное обучение используется ритейлерами для сбора, оценки и применения данных для настройки покупательского опыта, проведения маркетинговых кампаний, оптимизации цен, планирования поставок товаров и получения информации о потребителях.
