Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

Gebruik van masjienleer in verskillende bedrywe

machine learning

Die implementering van tegnologie kan die volgende groot ding wees waar data -analise maklik uitgevoer kan word machine learning aansoeke, 'n konsultasiediens wat help met die werking sowel as die implementering van die machine learning tegnologie om eksponensiële oplossings te bied met 'n toenemende vraag in die sakewêreld. Namate ondernemings in aantal toeneem, word die gebied van gebruik kunsmatige intelligensie groei ook met sake -ekosisteemaktiwiteite. Dit word baie nuttig in starters waar daar nie veel tegnologiese ondersteuning is nie. Kom ons kyk na 'n paar van die sake -idees waarin machine learning kan u die nodige antwoorde gee as u vir entrepreneurskap beplan.

vervaardiging

In vervaardiging eenheid machine learning en die toepassing daarvan kan jou werk sowel as tyd vinnig wegneem. Dit sal help om die onderhoudskoste te optimaliseer deur die potensiële beperking in die ketting in die produksie-eenheid. Dit kan gebruik word om ontwerpprobleem in 'n spesifieke produk, defekte en kwaliteitskwessies te identifiseer deur die visuele data maklik saam te stel. Net so kan dit in die navorsings- en ontwikkelingseenheid gebruik word om die operasie op 'n gladde manier te verwerk, wat die funksionering van komponenttoetsing beter moontlik maak.

Kleinhandel

In kleinhandel machine learning kan aangewend word vir die optimalisering van in-winkel produksie verskeidenheid sowel as in die einde tot einde berging van die produkte in die pakhuis, dit kan die verkope tot 'n mate maksimeer. Dit kan gebruik word vir produkaanbeveling en advertensies op grond van vorige voorkeure om individuele persoonlike teiken van die verbruiker te dek. Masjienleer bied ook geweldige geleenthede in verbruikersproduk-ontleding; bepaal die vraag en tendense in gegewe tyd en plek. In kleinhandelbedrywe, machine learning bied 'n oplossing in die voorraadbestuur, verspreidingstelsel en logistiek.

Dit kan ook doen marknavorsing, bereken prestasiepunte en skep produkportefeuljes wat die horisonne van beter prestasievermoë uitbrei.

Automotive

Masjienleer het geweldige geleenthede in motorstelselontwikkeling. Dit kan help om die paaie deur navigasie te identifiseer en die obstruksie in reële tydwaarde te bereken in 'n outonome toepassing ingeboude bestuurstelsel. Dit kan ook gebruik word om toekomstige mislukkings te voorspel, onderhoud op verskeie komponente van die voertuig aan te beveel, om te optimaliseer vervaardiging verwerkingseenheid. Dit alles laat die koste-effektiewe en behoorlike benutting van hulpbronne en vermindering van afwerkingstyd toe. Baie beginmaatskappye is betrokke by die verpersoonliking van voertuigaanbevelings wat suiwer gebaseer is op die data van ligging en verbruikersaantreklikheid, dit verhoog die proaktiewe betrokkenheid van kliënte by die nuwe produk.

Finansies

Radikale persoonlike terugvoer is een ding wat die finansiesbesigheid kan revolusionêre met behulp van machine learning. Dit bring persoonlike produkaanbiedinge na die teiken op grond van multimodale data soos selfoon, sosiale media en ligging; dit bring die aandag van die individuele verbruiker. Dit kan gebruik word om die bedrog tydens transaksies wat gemaak is te identifiseer en dit met die relevante data van die gebruiker te pas, dit kan die risiko evalueer om aanlyntoepassings te gebruik wat dit met jou vorige transaksies en gedragspatroon koppel wat individu help om 'n intydse besluit te neem . Voorspel kliënte-aanbeveling op grond van heronderhandelingstrategie, ontdek nuwe punte in die finansiële stelsel met die bekendstelling van verskeie beleide gebaseer op die kwaliteit sowel as hoeveelheid data. Dit alles kan op sy beurt die tevredenheid van die kliënt en vermindering in hanteringskoste verhoog deur hulpbrontoewysing en voorspellende analise.

Landbou

Dit is nie meer lae-inkomste besigheid verhoog produktiwiteit met druk op vraag en aanbod siklus het landbou een van die mees winsgewende besighede gemaak, selfs met die bekendstelling van minimale tegnieke landbou het sy wins tabel uitgebrei. Meganiese leertoestelle kan gebruik word vir die groei van nuwe tegnologiese tegnieke om die produksie op velde te verbeter soos die interaksie van sensor wat die kwaliteit van grond en weerformaat in daardie spesifieke plek kan voorspel wat die risiko kan verminder en meer produktiwiteit kan lewer. Masjienleer help met die vervaardiging van hefboomwerking met behulp van IOT-sensor en korreleer dit met ander nuttige data-voorstelling, dit verminder die navorsingskoste en die tyd van die toetsresultaat.

Healthcare

Selfs in die gesondheidsorgstelsel duik baie besigheidsmoontlikhede op danksy die machine learning stelsel, wat die diagnose van siekte deur middel van skandering en biopsies vroeër maak. Besigheidsidees en insette kan betrokke wees by masjinerie soos CT-skandering, MRI en ander diagnostiese gereedskap. Dit laat ook die klankvoorstelling saam met ander data toe. Die individuele toetsresultaat kan gebruik word om persoonlike behandeling te doen wat die werksladingsdruk op die reeds besige personeel verminder. Dit kan jou toelaat om 'n mededingende hospitaaltariefkaart te hê deur die voorkeure van die pasiënte en hul patroon te sien. Evalueer groot noodtoestande deur sensordata en berei voor vir 'n gepaste reaksie binne tyd. Ontwerp die kliniese proef, dokumentasie daarvan, kies 'n pasiëntprofiel en verteenwoordig hulle vir verder.

Vervaardiging van selfone

Masjienleer is 'n rewolusie in die teenwoordigheid van slimfone met elke liewe dag is daar die toevoeging van nuwe tegnologieë en toepassings wat fokus op die verbetering van klante-ervaring, toestelle wat gebruik word om oproepe te maak, sms-boodskappe te stuur, op die internet te blaai, al hierdie bied enorme sakegeleenthede. N goeie mededingende strategie saam met machine learning bevordering help om uit te staan ​​in die billike aandeel in die mark.

Logistiek

Dit is een van die velde wat baie vorder as gevolg van masjienleer en IOT met die bekendstelling van vraagopdateringstelsels, skedule-pryse na toekenning van buitenste mededinging, voorspelling van mislukking in die eindtermyn veldvoertuig soos 'n vragmotor, gebruik van navigasies vir roetering in geval van komplekse gebeurtenisse op paaie. Bestudeer die streeksinvloed in die vraag en ketting met 'n beoordeling van die bestuurder se toestand en prestasie. Die gebruik van strepieskodes vir die pakketaflewering met pospakkiessortering deur middel van moderne sagtewarestelsel maak die kanse op menslike foute tot niet en verbeter die doeltreffendheid.

Kombinasie van machine learning saam met menslike strategieë verhoog die besigheidsuitset sowel as dag-tot-dag-taakproduktiwiteit. Digitalisering van die elke minuut ding in ons aktiwiteite en hul interaksie raak ook die sakewêreld. Deesdae gebruik van machine learning is oral of dit logistiek, kleinhandel, vervaardiging, Digital Marketing tegnologie alles ontwikkel vinnig en maak mededinging baie hoër as voorheen, met die beskikbaarheid van gebruikersvriendelike kostedoeltreffende toepassingsprogrammering-inmengingstelsels deur verskeie wêreldbekende maatskappye soos Microsoft, IBM, Amazon word konstante druk geskep om 'n oplossing te vind om anders te wees in die liga. Inteendeel, hierdie toepassingsprogrammering-inmengingstelsels stel organisasies in staat om hul moontlikhede te verbeter met die betrokkenheid van kunsmatige tegnologie en machine learning. Dit maak voorsiening vir die voltooiing van interne bedrywighede sowel as die oplossing van klantverwante oplossings binne 'n gegewe tydraamwerk wat klanttevredenheid skep, dus meer besigheid.

Tags:

Anurag

0 Comments

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
%d bloggers soos hierdie: