Sissejuhatus masinõppe rakendustesse
Masinõpe on andmeteaduse või tehisintellekti alamhulk, kus masinad õpivad varasemate kogemuste põhjal otsuse langetama deterministlike reeglipõhiste süsteemide asemel. Interneti ajastul, kus andmete petabaidid on üle ujutatud, on masinõppe rakendus ja võimalused lõputud. Alates lemmiksaadete veebis voogesitamisest kuni kosmosesüstikute stabiliseerimiseni on masinõpe igal pool. Selles artiklis käsitleme masinõppe ja infoteaduse rakendusi erinevates tegevusvaldkondades.
Ärivaldkonnal põhinevad rakendused
Liigitagem masinõppe kasutusviisid ärivaldkonna põhjal
1. Tootmine
Kuna tööstustööstus on mis tahes tervisliku majanduse selgroog. Optimeeritud ressursiplaneerimisel, et lühendada turule jõudmise aega, aitab masinõpe tootmissektori ümberkujundamist.
2. Turundus
25 miljardi liitunud ühendatud maailmas maailmas mängib masinõpe üliolulist rolli isikupärastatud digitaalturunduses. Reklaamide klikkide ennustamine, asjakohaste reklaamide kuvamine klientidele, sihtklientide tuvastamine, kloppimisanalüüs jne on masinõppe olulised rakendused turundussektoris.
3. Tervishoid
Tõenäoliselt on tervishoiu valdkond, kus tehisintellekti mõju saab olema imeline. Ajalooliselt on tervishoiuteenused suuresti sõltuvad käsitsi sekkumisest ja kõrge kvalifikatsiooniga spetsialistidest. Kuid tänapäeva maailmas võimaldab masinõpe meil teha andmepõhiseid otsuseid, mis võimaldavad haigusi ära hoida, aitab patsientide paremat diagnoosimist, kiiremat algpõhjuste tuvastamist jne. Tehnikahiiglased Google, Facebook, Qualcomm jne investeerivad miljardeid ML-i tervishoiualased uuringud.
4. Digitaalmeedia ja meelelahutus
Masinõppel on tohutult rakendusi digitaalmeedias, sotsiaalmeedias ja meelelahutuses. Isikupärastatud soovitus (st Youtube'i videosoovitus), kasutaja käitumise analüüs, rämpsposti filtreerimine, sotsiaalmeedia analüüs ja jälgimine on masinõppe kõige olulisemad rakendused.
5. E-kaubandus
Masinõppe edusammud on ka tänapäeva e-kaubanduse ümberkujundamise võtmeisikud. E-kaubanduse saiti sirvides näeme isikustatud soovitusi, mis saavutatakse sisupõhise või koostööpõhise filtreerimise kaudu. Tõenäoliselt on suuremahuliste kasutajaandmete kättesaadavus see, mis hoiab e-kaubanduse hiiglasi võistlusel ees kui jaemüüjad. Masinõpet kasutatakse ka moedisainis. India e-kaubanduse hiiglasel Myntral on mitu kaubamärki, mille on välja töötanud sügavad õppesüsteemid.
6. Energia
Energeetika on üks põhivaldkondi, kus masinõppelahendused toovad kaasa suuri erinevusi. Energiatarbimine ja vajaduste prognoosimine, dünaamiline hooldus ühikuhinna kohta, riistvara eluea analüüs on osa selle sektori masinõpperakendustest. Seda kasutatakse ka alternatiivsete energiaressursside haldamiseks.
7. Pangandus ja rahandus
Digitaalmajanduses aitab masinõpe pankadel ja muudel finantsorganisatsioonidel kaitsta pettuste, rahapesu, ebaseadusliku finantside tuvastamise, väärtusalaste klientide tuvastamise jms eest. Samuti aitab see finantsorganisatsioonidel aktsiaturgude prognoose, nõudluse prognoosimist ja isikupärastatud panganduslahenduste pakkumist kliendid jne
8. Autod
Auto on veel üks sektor, kus masinõppe mõju on tohutu. Peaaegu kõik autotootjad kasutavad tehisintellekti kütusekulu optimeerimiseks, rikke ennustamiseks ja isegi isesõitmiseks. Tesla, Nvidia jt investeerivad palju isesõitvatesse autodesse.
9. Klienditeenindus
Peaaegu iga organisatsioon kasutab vestlusteenuseid klienditeeninduse jaoks. Vestlusbotid on kulutõhusad ja muudavad suures osas klienditeeninduse maastikku. Keelebarjääri ületamiseks aitab kaasa automatiseeritud tõlkimine ja nüüdisaegne teksti kõneks muutmine ja kõneks muutmine tekstisüsteemidesse.
10. Juhtimine ja järelevalve
Masinõpe kujundab ümber tänapäevaseid juhtimis- ja kaitsesüsteeme. Nüüdisaegsete süvaõppe algoritmide ja infrastruktuuride abil võimaldavad turvaagentuurid nüüd reaalajas piltide tuvastamist, droonide jälgimist, automatiseeritud suhtlusvõrkude jälgimist jne.
11. Kindlustus
Tööstusharuna istub kindlustus andmete kuldkaevanduses, mida tavaliselt kasutatakse ainult rakendustasandil. Tehisintellekti ja masinõppe abil saavad kindlustusandjad nüüd oma valduses olevate andmete põhjal väärtuslikku teavet. Masinõpet kasutatakse nõuete kiiremaks taastamiseks, pettuste tuvastamiseks, pikendamise ennustamiseks, käibe analüüsimiseks jne. Uuest uuest ettevõttest on täna kaks tehingut, kuid sellel on potentsiaal kasutada poliisi elutsükli igas etapis.
12. Personalijuhtimine
Ehkki see on varases nooruses, kasutatakse masinõpet nüüd ka inimressursside juhtimiseks. Sellised organisatsioonid nagu Amazon, HDFC pank jne kasutavad värbamisprotsessi erinevates etappides robotid ja videoanalüütikat. IBM Watsonit kasutatakse ka inimressursside optimeerimiseks.
13. Transport
Rakenduskabiinisõite kasutades peate olema mingil ajahetkel jälginud dünaamilisi hinnakujunduse ja lisatasude tasusid. See on ka masinõppe rakendus. Kasutajaandmeid kasutatakse ka lühima tee ennustamiseks.
14. Kunst ja loovus
Masinaõpet ei kasutata enam inimeste ilmalike töökohtade automatiseerimiseks, seda kasutatakse ka loomingulistel eesmärkidel. Kunstilise stiili ülekandmine, teksti piltide süntees, automatiseeritud heliriba ja videote loomine, piltide värvimine, sotsiaalmeedia vestluspunktid jms on masinaõppe lahedad rakendused selles sektoris.
Masinõppe suundumused
Interneti-ajastu algusest peale on masinõppe rakendused hüppeliselt kasvanud. Vaatame masinõppe google'i suundumusi kogu maailmas aastatel 2004 kuni 2019.
Allikas: https://trends.google.com
Järeldus
Masinõpe ja tehisintellekt pole enam ulme ega Hollywoodi filmide osa, selle rakendused on kõikjal meie igapäevases elus. Igal uuendusel on positiivne ja negatiivne külg, ka masinõpe pole erand. Ehkki selles artiklis arutasime peamiselt masinõppe positiivseid rakendusi, saab seda kasutada ka kurjuseks. Sellistel süvaõppesüsteemidel nagu Deep Fakes on tohutu mõju inimeste elule ja privaatsusele. Kuna kasvav õppe- ja rakendusala, on vajadus tugeva andmehalduse järele esile kerkinud.
Soovitatavad artiklid
See on masinõppe rakenduste juhend. Siin arutleme ärivaldkonnal põhinevate rakenduste ja masinõppe trendide üle. Lisateavet leiate ka meie muudest seotud artiklitest -
- Masinõppe platvorm
- Masinõppe tehnikad
- Masinõppe kasutusviisid
- Sissejuhatus masinõppesse