Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

Algemene toepassings vir Enterprise Machine Learning

machine learning

Masjienleer, wat basies 'n kategorie van die algoritme is, stel 'n rekenaar in staat om 'n uitvoer van die groot hoeveelheid data te leer en te voorspel sonder dat dit eksplisiet geprogrammeer is. Dit maak gebruik van statistiese leer wat deur middel van data ondersoek moet word om na patrone te kyk wat die programaksies dienooreenkomstig aanpas.

Masjienleermetodes

Algoritmes onder toesig

  • Daar word van 'n bekwame datawetenskaplike verwag om die gewenste invoer en uitvoer in 'n algoritme onder toesig te lewer
  • Die Data Scientist, of eerder Data Analyst, moet terugvoer gee oor die voorspellingsakkuraatheid tydens algoritme-opleiding
  • Data-wetenskaplike moet die toepaslike veranderlikes of funksies bepaal wat deur die model geanaliseer moet word om voorspellings te ontwikkel.

Algoritmes wat nie onder toesig is nie

  • Sulke algoritmes hoef nie opgelei te word nie
  • 'N Diep-leerbenadering word gebruik om die data te hersien en tot die gevolgtrekking te kom
  • Komplekse verwerkingstake soos beeldherkenning, spraak na teks en generering van natuurlike taal word uitgevoer met algoritmes wat nie onder toesig is nie
  • Hierdie algoritmes benodig 'n groot hoeveelheid opleidingsdata en is dus haalbaar in hierdie tyd van groot data.

Ondernemingsmasjienleer

'N Paar van die mees algemene gevalle van onderneming machine learning is ondersoek wat die volgende is:

Prosesoutomatisering

Ook bekend as Intelligence Process Automation of bloot IPA, dit behels die gevarieerde gebruik van masjienleer. Deur natuurlike taalverwerking en diep leer tegnologie, kan masjiene die gewone reëlgebaseerde outomatiseringstelsel versterk om beter te vaar. Besigheidsvoordele is baie wyer as kostebesparing. Masjienleer in die onderneming stel 'n individu vry om te konsentreer op produkmodernisering en diensverbetering, wat die onderneming in staat stel om ongeëwenaarde vaardighede en gehalte te bereik.

Verkope optimalisering

Die verkope van 'n organisasie genereer gewoonlik 'n groot hoeveelheid ongestruktureerde data wat verkieslik gebruik kan word om masjienleeralgoritmes op te lei. Dit is regtig goed vir ondernemings met 'n groot hoeveelheid gestoorde verbruikersdata. Ten einde strategiese doelwitte te bereik, pas ondernemings masjientaal toe op beide die verkoops- en bemarkingsektor. Deur masjienleer aan te neem, kan ondernemings vinnig inhoud ontwikkel en aanpas om aan die immer veranderende vereistes van die potensiële kliënt te voldoen. Masjientaalmodelle is ook voordelig in die geval van ontleding van klante en voorspellings en ontleding van verkoopsvoorspellings, wat uiteindelik die verkoopsbestuurder help om vooraf waaksaam te bly.

Kliëntediens

As gevolg van interaksies tussen verbruikers met 'n groot volume, is die groot hoeveelheid data wat aangeteken en geanaliseer is, die ideale onderrigmateriaal wat benodig word om masjientaalalgoritmes op te lei. Kunsmatige intelligensie agente soos chatbots en virtuele digitale assistente kan nou 'n klantevraag herken deur interaktiewe menslike gesprekke te simuleer en die toepaslike oplossing vinnig voor te stel. Die doeltreffendheid en vinnigheid van besluite word verbeter namate menslike agente vrygestel word om meer te fokus op komplekse kwessies en kreatiwiteit. Die tyd wat bespaar word as gevolg van chatbots en virtuele digitale assistente wat die wêreld van kliëntediens oorneem, is opmerklik.

Veiligheid en opsporing van bedrog

Masjienleer kan ondernemings help om bedreigingsanalise en maniere om op aanvalle en veiligheidsvoorvalle te reageer, te verbeter. Terwyl predictive analytics help gedragsanalise om infeksies en bedreigings in 'n vroeë stadium op te spoor, en verseker dat enige ongerymdhede in die stelsel nie misgekyk word nie.

Samewerking

Samevoeging van albei menslike intelligensie en masjientaal lei tot ontwikkelde uitsette vir spanne wat van verskillende plekke af saamwerk. Al hoe meer ondernemings beplan om kunsmatige intelligensie te gebruik in hul geïntegreerde kommunikasie- en samewerkingstoepassings. Metadata -indeksering vir verbeterde soektog word verbeter as beeldintelligensie gepaard gaan met objekopsporing. kommunikasie en samewerking tussen wêreldwye werkgroepe in hul moedertaal word vergemaklik.

Tipes ondernemings wat masjienleer gebruik

Vinniger aflewering en akkurater resultate in die verwerking van groot hoeveelhede inligting het 'n groot aantal ondernemings daartoe gelei om masjienleer aan te neem, wat dit kombineer met kunsmatige intelligensie en kognitiewe intelligensie. Hieronder is 'n paar soorte maatskappye wat die gebruik van masjientaal gebruik:

  • Sosiale media-webwerwe gebruik dit om gepersonaliseerde ervarings te lewer
  • Mediese en gesondheidsorgbedrywe kan verskillende soorte siektes beter diagnoseer
  • Aanlyn-kleinhandelondernemings gebruik dit vir gepersonaliseerde prysveranderings in die regte tyd
  • Finansiële handelsondernemings is in staat om die op- en afwaartse posisie van aandeleposisies akkuraat te voorspel en dan handel te dryf op grond van die parameters wat die maatskappy stel met behulp van masjienleer.
  • Die bemarkingsbedrywe gebruik masjienleer om verbruikers te identifiseer op grond van hul voor- en afkeure, kooppatrone of mediaverbruikspatrone.
  • Databeveiligingsfirmas wend hulle tot ML om kuberbedreigings vroegtydig te identifiseer om data beter te verdedig.

Dit is dus net die punt van 'n ysberg. Die gebruiksgeval vir masjienleer het ondernemings in 'n groot mate bevoordeel en dit verseker 'n toename in beduidende potensiële voordele in die toekoms. Die samewerking van die gebruiksgevalle met ondernemingsleer sal die onderneming na 'n heel nuwe vlak verhoog. Die ondernemings kan hul modules verbeter en na 'n nuwe vlak gaan met die betrokkenheid van sulke sake. Dit is die nuwe era van die werk wat ons toelaat om bo te gaan.

Tags:

Anurag

0 Comments

Jy kan ook graag

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie