Люди живут в условиях поистине глобальной технологической революции благодаря достижениям в области вычислительной мощности и приложений машинного обучения. В настоящее время многие компании склонны внедрять передовые решения машинного обучения наряду с индивидуальными решениями искусственного интеллекта, чтобы оставаться на конкурентном рынке. Аналитика необходима для улучшения результатов, чтобы повысить эффективность бизнеса. С машинным обучением и искусственным интеллектом легко получить комплексные стратегии, которые помогут успешно вести бизнес.
Опрос, проведенный в 2021 году среди глобальных маркетологов, показал, что 41% респондентов отметили увеличение роста доходов и улучшение показателей благодаря использованию Искусственного Интеллекта(ИИ) в своих маркетинговых кампаниях. Машинное обучение уже распространилось на многие аспекты повседневной жизни, ежедневно влияющие на миллиарды пользователей.
Как работает машинное обучение?
Оно употребляет методы и статистические модели для выполнения конкретных задач без роли человека. Вот 10 примеров использования машинного обучения в нашей жизни:
Голосовой помощник
Голосовые помощники сейчас повсеместны. Популярные голосовые помощники упрощают общение с людьми. По всем этим голосовым помощникам работает алгоритм машинного обучения для распознавания языка с использованием обработки естественного языка (NLP). Затем он превращает язык в числа с помощью машинного обучения и соответствующим образом формулирует ответ. NLP также используется для перевода нечетких юридических текстов в контракты на простой язык для подготовки информации. Исследователи ожидают, что в будущем он станет феноменально умнее параллельно с усовершенствованием методов машинного обучения.
Персонализированный маркетинг
Технологии набирают обороты в системе маркетинга. Используя функции машинного обучения, маркетинговая ветвь сегментирует клиентов на базе поведенческих и соответствующих данных. Платформы цифровой рекламы позволяют маркетологам сосредоточиться на группе аудитории с ответным влиянием продукта. Они понимают требования клиентов и, соответственно, лучше продвигают продукцию.
Выявление мошенничества
Крупные компании занимающиеся финансовыми вопросами и банки используют машинное обучение для выявления мошенничества. Это помогает компаниям обеспечивать безопасность потребителей. Машинное обучение также может быть полезно для компаний, занимающихся транзакциями по кредитным картам. Технология научена отмечать транзакции, которые кажутся мошенническими на основе определенных критериев в соответствии с правилами компании. Выявляя такие неудачи, компании могут не стать жертвой больших убытков. Кроме того, с помощью машинного обучения предприятие может получать представление о своей конкурентной среде и лояльности потребителей, а также прогнозировать продажи или спрос в режиме реального времени.
Беспилотные автомобили
Беспилотные автомобили – одна из интереснейших технологий, в которых машинное обучение используется на высоком уровне. Особенность беспилотных автомобилей в том, что все три основных аспекта машинного обучения, а именно контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением, используются по всей конструкции автомобиля. Умные автомобили используют функции машинного обучения, такие как обнаружение объектов вокруг автомобиля, определение расстояния между автомобилем впереди, где находится тротуар, и светофором, оценка состояния водителя и классификация сцены. Машинное обучение также может давать советы в режиме реального времени состояние на дорогах и загруженности дорог.
Оптимизация перевозок
Компании, стремящиеся сделать транспортную отрасль более технологичной, выбирают машинное обучение в качестве основного источника. Такие программы, как Uber, Lyft, Ola и т.д. используют машинное обучение во многих своих продуктах, от планирования оптимальных маршрутов до определения цен. Динамическая цена в путешествии корректирует цены путешественников в соответствии с изменяющимися рыночными условиями. Цены варьируются в зависимости от факторов, как время, местоположение, погода, потребительский спрос и т.д. Машинная учеба также помогает водителям найти наиболее оптимальный маршрут для перевозки пассажиров из пункта А в пункт Б.
Прогнозирование поведения
Организации могут использовать модели машинного обучения для прогнозирования поведения клиентов на основе их предыдущих данных. Компании ищут то, о чем люди говорят в социальных сетях, а затем обнаруживают ищущих данный продукт или услугу. Например, Zappos использует аналитику и машинное обучение, чтобы предоставлять клиентам персональные размеры и результаты поиска, а также модели прогнозирования поведения.
Здравоохранение
Ценность машинного обучения в здравоохранении состоит в его способности обрабатывать огромные наборы данных, выходящие за рамки человеческих возможностей, а затем надежно превращают анализ этих данных в клинические данные, помогающие врачам. Машинное обучение помогает в планировании и оказании помощи, что в конечном итоге приводит к лучшим результатам, снижению затрат на лечение и повышению удовлетворенности пациентов. Компьютерная диагностика (CAD), приложение машинного обучения также может использоваться для просмотра результатов маммографических сканирований женщин при прогнозировании рака.
Чат-боты
Машинное обучение помогает службе поддержки клиентов за счет использования чат-ботов, которые дают ответы на запросы потребителей. Используя концепцию обработки естественного языка (NLP) и анализ настроений, алгоритмы машинного обучения способны понять потребности клиентов и тон, с которым они говорят. Затем система перенаправляет запрос соответствующего специалиста службы поддержки.
Автоматизация процессов
Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA) – это продукт конвергенции ИИ и связанных с ним технологий, включая компьютерное зрение, когнитивную автоматизацию и машинное обучение. Объединяя эти технологии в рамках единого процесса, компании получают более широкие возможности автоматизации, раскрывая все бизнес-ценности на предприятии. Алгоритм машинного обучения можно использовать для автоматизации безошибочной оценки страховых рисков путем ручного ввода данных.
Физическая охрана
Машинная учеба играет ключевую роль в обеспечении безопасности больших собраний. Эта технология помогает избежать ложных сигналов тревоги и обнаруживать вещи, которые проверяющие могут не заметить на больших общественных мероприятиях.
