Сегодня многие люди, возможно, слышали о машинном обучении, но они не знают, что это такое, как оно работает для бизнеса или какие проблемы, связанные с бизнесом, оно может решить.

Прежде всего, знаем ли мы, что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область компьютерных наук и конкретное приложение науки о данных, которое включает разработку и развертывание алгоритмов для предоставления компьютеру, программному обеспечению или процессу возможности обучения без явного программирования.

Мы видели искусственный интеллект и машинное обучение — оба они быстро набирают популярность в последние годы. Многие известные предприятия, такие как Google, Amazon и Microsoft Azure, быстро запускают платформы облачного машинного обучения.

Давайте рассмотрим 5 существенных преимуществ машинного обучения в бизнесе.

Сначала начнем с сектора продаж и маркетинга.

1. Поддержка идеальных прогнозов продаж

Есть несколько способов использовать Машинное обучение, полезное для предприятий, а также лучше продвигать свои продукты и делать точные прогнозы продаж. Машинное обучение дает огромные преимущества для сектора продаж и рекламы, причем некоторые основные преимущества здесь

  • Огромное потребление данных из неограниченных источников

ML эффективно использует неограниченное количество разнообразных данных. Преимущество потребления данных может быть использовано для постоянного пересмотра ваших стратегий продаж и маркетинга на основе моделей поведения клиентов. Как только ваша модель будет подготовлена, она сможет распознавать исключительно применимые факторы. Таким образом, у вас будет возможность вовлечь информацию, полученную от предыдущих долгих и сложных интеграций.

  • Прогноз быстрого анализа данных

Объем ML потребляет данные и идентифицирует связанные данные — эти данные позволяют вам предпринимать подходящие действия в нужное время. Например, машинное обучение будет способствовать лучшему успешному предложению для вашего клиента. Соответственно, клиент сможет увидеть нужное предложение в данный момент времени, не тратя время на планирование и показ нужной рекламы вашим клиентам.

  • Понимать прошлое поведение клиентов и отзывы

Наиболее важным преимуществом ML будет анализ данных, связанных с прошлым поведением или выводами клиентов, и их понимание. Это поведение или результаты за счет создания новых и разных данных, эти данные смогут сделать лучший прогноз поведения клиентов или пользователей.

2.Помогает делать точные медицинские прогнозы и анализы

Машинное обучение помогает во многих различных отраслях, но в основном точно полезно в сфере здравоохранения. Основным преимуществом ML в здравоохранении является простота выявления пациентов с высоким риском, практически точная диагностика, рекомендации наилучших возможных лекарств и прогнозирование повторных госпитализаций. Эти данные в основном доступны из наборов данных неизвестных записей пациентов, а также симптомов, проявляемых ими. Мгновенная точная диагностика и лучшие медицинские рекомендации помогут быстрее выздороветь пациенту без необходимости приема ненужных лекарств. При этом методика посредством ML помогает улучшить здоровье пациентов при минимальных затратах в медицинской сфере.

3. Оптимизация трудоемкой документации при вводе данных

Многие организации столкнулись с серьезными проблемами дублирования данных и неточности данных, они хотят автоматизировать процесс ввода данных. Что ж, эту ситуацию можно значительно улучшить с помощью прогнозного моделирования и алгоритмов машинного обучения. Благодаря этому машины могут выполнять трудоемкие задачи ввода данных, освобождая ваши квалифицированные ресурсы, чтобы сосредоточиться на других задачах, добавляющих ценность.

4.Решение проблем с обнаружением спама

С помощью ML решаются основные проблемы обнаружения спама. В последние несколько лет многие провайдеры электронной почты использовали методы фильтрации спама, основанные на правилах. Но с появлением машинного обучения спам-каналы создают новые критерии, используя мозг, подобный нейронным системам, для удаления спам-писем. Нейронные системы воспринимают фишинговые сообщения и нежелательную почту, оценивая правила в огромной сети компьютеров.

5. Повышает производительность и техническое обслуживание в обрабатывающей промышленности

Сегодня перед многими производственными предприятиями стоит большой вопрос, как повысить производительность и методы профилактического обслуживания на месте? Но это очень дорого и неэффективно. В этой сложной ситуации машинное обучение может сыграть важную роль в обрабатывающей промышленности. Основная задача машинного обучения — помощь в составлении высокоэффективных планов профилактического обслуживания. Следование таким стратегиям предупредительного обслуживания снизит риск неожиданных отказов, тем самым сократив ненужные действия по профилактическому обслуживанию.

Последнее примечание:

Все эти преимущества делают машинное обучение одной из наиболее эффективных тенденций цифровой революции. Также. Машинное обучение помогает предприятиям легко находить новые методы и шаблоны в огромных и разнообразных наборах данных. Тем не менее, широкий спектр отраслей и секторов в настоящее время используют системы машинного обучения для внедрения инноваций, увеличения объема предоставляемых услуг и повышения производительности операций.

Источник: https://www.outsource2india.com/software/articles/businesses-benefits-machine-learning.asp