Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая наделяет компьютерные системы способностью автоматически учиться на собственном опыте и улучшать свою работу. В течение последних пяти лет в отрасли наблюдались волны постепенной импровизации машинного обучения.

Опрос, проведенный Statista, показал, что в 2017 году 26% компаний выделили более 15% своего ИТ-бюджета на машинное обучение. Машинное обучение может сделать ваш смартфон умнее и повысить когнитивные способности роботов. многие работы, которые люди выполняют лучше. Благодаря машинному обучению даже ваши мобильные телефоны будут наделены функциями гораздо более высокого уровня, такими как эффективное распознавание голоса, более интеллектуальные функции камеры, языковой перевод, повышенная безопасность и т. д.

Причины быстрого внедрения машинного обучения

В бизнесе умные машины скоро станут повседневным явлением, помогая предприятиям быстрее принимать точные решения. Со всеми этими достижениями у нас возникает вопрос, почему эта технология является обязательным условием для бизнеса. Как машинное обучение ускоряет эволюционное будущее? Ответ довольно прост. Глядя на достижения в навигации и управлении движением, аналитические способности сенсорных данных и применение машинного обучения во всех областях, перцептивные интерфейсы будут наделены возможностями, которые могут показаться бесконечными. Машинное обучение не ограничивается мобильными телефонами, а проникает во все сферы, открывая новые горизонты продуктов и услуг, повышающих конкурентные преимущества, которые бизнес вряд ли может игнорировать.

Машинное обучение используется в рамках цифровой трансформации, делая процессы вычислений более экономичными, надежными и эффективными. Высокая масштабируемость и повышенная вычислительная мощность облачных технологий в сочетании с маневренностью и предсказуемостью данных, предлагаемыми большими данными, в конечном итоге превратят процесс принятия решений в дело, основанное на данных. С появлением машинного обучения мы находимся на перекрестке, где можно бросить вызов основным практикам, обеспечивая высокую точность и инновации в каждом секторе.

Применение машинного обучения

Машинное обучение с его бесчисленными приложениями во всех отраслях, по сути, является ключом к трансформационному потенциалу, который является движущей силой его повсеместного применения. Здесь мы перечисляем несколько промышленных применений.

Финансовый сектор

Будь то финансы, банковское дело или страхование; машинное обучение будет способствовать более быстрым и точным решениям путем анализа действий пользователей. Это не только поможет повысить удовлетворенность и удержание клиентов, но также поможет в разработке новых продуктов и предложит клиентам персонализированные советы. С точки зрения расчета рисков, оценки рыночных тенденций и реагирования на рыночные колебания машинное обучение может оказаться активом, обеспечивающим небывалое конкурентное преимущество в финансовом секторе.

Здравоохранение

В социальной сфере и в сфере здравоохранения машинное обучение окажется революционным. Интернет вещей и аналитика данных могут применяться вместе для разработки более интеллектуальных решений для здравоохранения. Телеметрия здоровья уже стала реальностью, поскольку мы видим широкое применение и использование носимых устройств и умных часов. Машинное обучение может продвинуть мониторинг здравоохранения на один шаг вперед, позволяя гораздо раньше обнаруживать потенциальные опасности и проблемы со здоровьем.

Сектор розничной торговли

Машинное обучение уже используется такими гигантами розничной торговли, как Amazon, для предоставления клиентам высоко персонализированных услуг и рекомендаций. В высокоскоростных средах машинное обучение может понять проблемы клиентов и поставщиков и предложить готовое решение. Машинное обучение также можно эффективно использовать для отслеживания изменений цен на товары и предлагать план прогнозирования ценообразования.

Излишне говорить, что машинное обучение и ИИ применяются почти во всех отраслях. Статистика говорит о том, что в различных отраслях промышленности происходит постепенная трансформация, указывающая на автоматизированное будущее. По мере того, как эта тенденция набирает силу и продолжается, мы обязательно увидим более распространенные применения искусственного интеллекта и машинного обучения. Это приведет к быстрой эволюции бизнес-процессов и смене парадигмы в способах работы.

Ключевые выводы

  • Машинное обучение может сделать ваш смартфон умнее и наделить роботов более развитыми когнитивными способностями, чтобы они лучше выполняли многие работы, которые делают люди.
  • Машинное обучение с его бесчисленными приложениями во всех отраслях, по сути, является ключом к трансформационному потенциалу, который является движущей силой его повсеместного применения.
  • Статистика говорит о том, что в различных отраслях промышленности происходит постепенная трансформация, указывающая на автоматизированное будущее.