Discuție - 

0

Discuție - 

0

Cele mai frecvente cazuri de utilizare pentru Enterprise Machine Learning

masina de învățare

Invatare mecanica, care este practic o categorie a algoritmului, permite unui computer să învețe și să prezică o ieșire din cantitatea vastă de date fără a fi programat în mod explicit pentru a face acest lucru. Folosește învățarea statistică care necesită explorarea prin date pentru a căuta modele care inițiază ajustarea acțiunilor programului în consecință.

Metode de învățare automată

Algoritmi supravegheați

  • Un specialist în date calificat este obligat să furnizeze intrarea și ieșirea dorită într-un algoritm supravegheat
  • Data Scientist sau, mai degrabă, Data Analyst trebuie să furnizeze feedback cu privire la precizia predicției în timpul antrenamentului algoritmului
  • Oamenii de știință ai datelor trebuie să determine variabilele sau caracteristicile relevante care urmează să fie analizate de model pentru a dezvolta predicții.

Algoritmi nesupravegheați

  • Astfel de algoritmi nu trebuie să fie instruiți
  • A învățare profundă abordarea este utilizată pentru a revizui datele și a ajunge la concluzie
  • Sarcini complexe de procesare precum recunoașterea imaginilor, vorbirea în text și generarea limbajului natural sunt efectuate cu algoritmi nesupravegheați
  • Acești algoritmi necesită o cantitate imensă de date de formare și au devenit astfel fezabile în această epocă a datelor mari.

Învățarea automată a întreprinderilor

Unele dintre cele mai frecvente cazuri de utilizare a întreprinderii masina de învățare au fost explorate care sunt după cum urmează:

Automatizarea procesului

Cunoscută și sub numele de Intelligence Process Automation sau pur și simplu IPA, implică utilizarea variată a masina de învățare. Prin prelucrarea limbajului natural și învățare profundă tehnologie, mașinile pot stimula sistemul obișnuit de automatizare bazat pe reguli pentru a face mai bine. Beneficiile afacerii sunt mult mai răspândite decât economisirea costurilor. Invatare mecanica în întreprindere eliberează o persoană să se concentreze pe modernizarea produsului și îmbunătățirea serviciilor, permițând astfel companiei să atingă niveluri de competență și calitate de neegalat.

Optimizarea vânzărilor

Vânzările unei organizații generează de obicei o cantitate imensă de date nestructurate care pot fi utilizate, de preferință, pentru instruire masina de învățare algoritmi. Acest lucru este foarte bun pentru întreprinderile cu un volum mare de date salvate despre consumatori. Pentru a atinge obiectivele strategice, întreprinderile aplică limbajul mașinii atât în ​​sectorul vânzărilor, cât și în cel de marketing. Prin adoptare masina de învățare, întreprinderile pot dezvolta și personaliza rapid conținutul pentru a satisface cerințele în continuă schimbare ale potențialului client. Modelele de limbaj mașină sunt, de asemenea, benefice în cazul clientului Analiza sentimentului și predicții și analize ale prognozei vânzărilor, care ajută în cele din urmă managerul de vânzări să rămână alert în avans.

Serviciu clienți

Datorită interacțiunilor dintre consumatorii cu volum mare, cantitatea mare de date înregistrate și analizate este materialul didactic ideal necesar pentru instruirea algoritmilor de limbaj mașină. Inteligență artificială agenți precum chatbots iar asistenții digitali virtuali sunt acum capabili să recunoască o interogare a unui client simulând conversația umană interactivă și să sugereze rapid soluția adecvată. Eficiența și rapiditatea deciziilor se îmbunătățesc pe măsură ce agenții umani sunt eliberați pentru a se concentra mai mult pe probleme complexe și creativitate. Timp economisit datorită chatbot-urilor și asistenților digitali virtuali care au preluat lumea serviciu clienți este de remarcat.

Securitate și detectarea fraudelor

Invatare mecanica poate ajuta întreprinderile să îmbunătățească analiza amenințărilor și modalitățile de răspuns la atacuri și incidente de securitate. In timp ce analize predictive ajută la detectarea infecțiilor și amenințărilor într-un stadiu incipient, analiza comportamentală garantează că orice incongruență din sistem nu este trecută cu vederea.

Colaborare

Fuziunea ambelor inteligența umană iar limbajul mașinii duce la rezultate dezvoltate pentru echipe care colaborează din diferite locații. Tot mai multe întreprinderi intenționează să le folosească inteligență artificială în aplicațiile lor integrate de comunicații și colaborare. Indexarea metadatelor pentru căutare îmbunătățită se îmbunătățește atunci când inteligența imaginii este cuplată cu detectarea obiectelor. Comunicarea și colaborarea între grupurile de lucru globale în limba lor maternă sunt facilitate.

Tipuri de întreprinderi care utilizează ML

Livrare mai rapidă și rezultate mai precise în procesarea unor volume mari de informații au determinat un număr mare de întreprinderi să adopte masina de învățare, combinându-l cu inteligență artificială și inteligența cognitivă. Mai jos sunt câteva tipuri de companii care au folosit limbajul mașinilor ca caz de utilizare:

  • Site-urile de socializare îl folosesc pentru a oferi experiențe personalizate
  • Industriile medicale și de îngrijire a sănătății sunt capabile să diagnosticheze mai bine diferite tipuri de boli
  • Companiile de retail online îl folosesc pentru variații de preț personalizate în timp real
  • Companiile de tranzacționare financiară sunt capabile să prezică cu exactitate creșterile și coborâșurile pozițiilor bursiere și apoi să execute tranzacții pe baza parametrilor stabiliți de companie cu ajutorul Invatare mecanica
  • Industriile de marketing folosesc masina de învățare pentru a identifica consumatorii pe baza gusturilor și antipatiilor lor, a modelelor de cumpărare sau a modelelor de consum media.
  • Firmele de securitate a datelor apelează la ML pentru a identifica mai devreme amenințările cibernetice pentru a apăra mai bine datele.

Deci acesta este doar vârful unui aisberg. Cazul de utilizare pentru masina de învățare a beneficiat într-o mare măsură întreprinderile și asigură o creștere a beneficiilor potențiale semnificative în viitor. Colaborarea cazurilor de utilizare cu învățarea întreprinderii va duce afacerea la un nivel cu totul nou. Companiile își pot îmbunătăți modulele și pot trece la un nivel cu totul nou cu implicarea unor astfel de cazuri. Este noua eră a lucrării care ne permite să mergem în vârf.

Etichete:

Anurag

4 Comentarii

Aboneaza-te la newsletter-ul nostru

Aboneaza-te la newsletter-ul nostru

Alăturați-vă listei noastre de e-mail pentru a primi cele mai recente știri și actualizări de la echipa noastră.

V-ați abonat cu succes!

Imparte asta
%d bloggeri ca aceasta: