Развитие машинного обучения в США в наши дни приобрело все большее значение в корпоративной аналитике данных. Это необходимо для извлечения важных данных из бизнес-данных. Кроме того, разработка машинного обучения охватывает множество факторов, таких как сбор данных из множества надежных источников, обработка данных и мозговой штурм по выбору правильного типа модели. Процесс также включает в себя обучение и проверку эффективности модели, тщательную оценку, настройку параметров и прогнозирование.
AmbertIT известен разработкой машинного обучения для различных отраслей, включая автоматизацию, финансы, здравоохранение, маркетинг и многие другие. Приложения машинного обучения сотворили чудеса в таких областях, как торговля на фондовом рынке, обнаружение онлайн-мошенничества, спам, фильтрация вредоносных программ и медицинская диагностика.
