Uvod u primjene strojnog učenja
Strojno učenje je podskup podataka o znanosti ili umjetnoj inteligenciji gdje strojevi uče iz prethodnih iskustava kako bi donijeli odluku umjesto determiniranih sustava temeljenih na pravilima. U doba interneta u kojem su petabajti podataka preplavljeni preko sekunde, primjena i mogućnosti strojnog učenja su beskrajne. Od strujanja svojih omiljenih emisija putem interneta do stabilizacije svemirskog šatla, strojno je učenje svuda. U ovom ćemo članku raspravljati o primjenama strojnog učenja i znanosti podataka u različitim područjima rada.
Aplikacije temeljene na liniji poslovanja
Razvrstajmo uporabe strojnog učenja na temelju djelatnosti
1. Proizvodnja
Budući da je industrija proizvodnje okosnica bilo koje zdrave ekonomije. Iz optimiziranog planiranja resursa kako bi se skratilo vrijeme tržišta, strojno učenje pomaže transformaciji proizvodnog sektora.
2. Marketing
U svijetu s 25 milijardi povezanih uređaja, strojno učenje igra vitalnu ulogu u personaliziranom digitalnom marketingu. Predviđanje klikova na oglase, prikazivanje relevantnih oglasa kupcima, prepoznavanje ciljnih kupaca, analiza tijesta itd. Važne su aplikacije strojnog učenja u marketinškom sektoru.
3. Zdravstvena zaštita
Zdravstvo je vjerojatno sektor u kojem će utjecaj umjetne inteligencije biti čudesan. Kao povijesni sektor, zdravstvena zaštita vrlo ovisi o ručnoj intervenciji i visoko kvalificiranim stručnjacima. Ali u današnjem svijetu strojno učenje omogućava nam donošenje odluka utemeljenih na podacima koji mogu spriječiti bolesti, pomaže u boljoj dijagnozi pacijenata, bržem otkrivanju uzroka itd. Tehnički divovi Google, Facebook, Qualcomm itd. Ulažu milijarde u ML-ove zdravstvena istraživanja.
4. Digitalni mediji i zabava
Strojno učenje ima ogromne primjene u digitalnim medijima, društvenim medijima i zabavi. Prilagođena preporuka (tj. Youtube video preporuka), analiza ponašanja korisnika, filtriranje neželjene pošte, analiza društvenih medija i nadzor neke su od najvažnijih aplikacija strojnog učenja.
5. E-trgovina
Napredak u strojnom učenju također je ključni dionik u današnjoj transformaciji e-trgovine. Kada pregledavamo web mjesto za e-trgovinu, možemo vidjeti personalizirane preporuke, što se postiže filtriranjem na temelju sadržaja ili suradnjom. Vjerojatno je dostupnost velikih podataka o korisnicima ono što više drži divove e-trgovine u trci nego trgovce. Strojno učenje koristi se i u modnom dizajnu. Indijanski gigant e-trgovine Myntra ima više marki koje su osmislili sustavi dubokog učenja.
6. Energija
Energija je jedan od glavnih sektora gdje rješenja strojnog učenja donose velike razlike. Predviđanje potrošnje energije i potreba, dinamičko održavanje jedinice po jedinici troškova, analiza životnog vijeka hardvera dio su primjene strojnog učenja u ovom sektoru. Također se koristi za upravljanje alternativnim izvorima energije.
7. Bankarske i financijske
U digitalnom gospodarstvu strojno učenje pomaže bankama i drugim financijskim organizacijama da se zaštite od prijevara, pranja novca, ilegalnog financijskog otkrivanja, identificiranja vrijednih kupaca itd. Također pomaže financijskim organizacijama s predviđanjima burzovnih tržišta, predviđanjem potražnje, nudeći personalizirana bankarska rješenja za kupci itd.
8. Automobil
Automobil je još jedan sektor u kojem je utjecaj strojnog učenja ogroman. Gotovo svi proizvođači automobila koriste umjetnu inteligenciju za optimizaciju potrošnje goriva, predviđanje kvarova, pa čak i za samostalnu vožnju. Tesla, Nvidia itd. Mnogo ulažu u vlastite automobile.
9. Služba za korisnike
Gotovo svaka organizacija koristi chatbotove za usluge kupcima. Chatboti su isplativi i u velikoj mjeri mijenjaju krajolik usluge kupcima. Automatizirano prevođenje i moderni sustav teksta u govor i govor u tekst pomažu u prevladavanju jezične barijere.
10. Upravljanje i nadzor
Strojno učenje preoblikuje moderne upravljačke i obrambene sustave. Uz pomoć vrhunskih algoritama i infrastrukture dubokog učenja sigurnosnim agencijama sada je omogućeno otkrivanje slike u stvarnom vremenu, nadzor dronova, automatizirano nadgledanje društvenih mreža itd.
11. Osiguranje
Kao industrijsko osiguranje, sjedi na zlatnom rudniku podataka koji se tradicionalno koristi samo na razini aplikacije. Uz pomoć umjetne inteligencije i strojnog učenja Osiguravači su sada ovlašteni vrijednim uvidima iz podataka koje posjeduju. Strojno učenje upotrebljava se za brži oporavak potraživanja, otkrivanje prijevara, predviđanje obnove, analizu usitnjenja itd. Od novog novog posla danas dvije transakcije, potencijalno će se koristiti u svim fazama životnog ciklusa politike.
12. Upravljanje ljudskim resursima
Iako je to bilo u ranoj dobi, sada se koristi i strojno učenje za upravljanje ljudskim resursima. Organizacije poput Amazona, HDFC banke itd. Koriste botove i video analitiku u različitim fazama procesa zapošljavanja. IBM Watson koristi se i za optimizaciju ljudskih resursa.
13. Prijevoz
Dok koristite vožnju kabinom aplikacija, sigurno ste primijetili dinamične cijene i troškove prenapona. To je ujedno i aplikacija strojnog učenja. Korisnički podaci se također koriste za predviđanje najkraćeg puta.
14. Umjetnost i kreativnost
Strojno učenje se više ne koristi za automatizaciju svakodnevnih radnih mjesta za ljude, već se koristi i u kreativne svrhe. Umjetnički prijenos stila, sinteza teksta u slike, automatizirani zvučni zapis i stvaranje videa, bojanje slika, chatboti na društvenim mrežama itd. Neke su od najboljih primjena strojnog učenja u ovom sektoru.
Trendovi u strojnom učenju
Od početka internetske ere, aplikacije strojnog učenja eksponencijalno se povećavaju. Pogledajmo svjetske trendove googlea za strojno učenje u razdoblju od 2004. do 2019. godine.
Izvor: https://trends.google.com
Zaključak
Strojno učenje i umjetna inteligencija više nisu znanstvena fantastika ili dio holivudskih filmova, aplikacije su svuda u našem svakodnevnom životu. Svaka inovacija ima pozitivne i negativne strane, strojno učenje također nije iznimka. Iako smo u ovom članku uglavnom raspravljali o pozitivnim primjenama strojnog učenja, ono se može koristiti i kao zlo. Sustavi dubokog učenja poput Deep Fakes imaju ogroman utjecaj na ljudski život i privatnost. Kao rastuće polje proučavanja i primjena, potreba za snažnim upravljanjem podacima također se pojavljuje kao nužnost.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za primjene strojnog učenja. Ovdje smo raspravljali o aplikacijama na temelju poslovne djelatnosti i trendova u strojnom učenju. Možete i proći kroz naše druge povezane članke da biste saznali više -
- Platforma strojnog učenja
- Tehnike strojnog učenja
- Koristi strojnog učenja
- Uvod u strojno učenje