Introduksjon til Applications of Machine Learning
Maskinlæring er en delmengde av Data Science eller Artificial Intelligence der maskiner lærer av tidligere erfaringer å ta en beslutning i stedet for deterministiske regelbaserte systemer. I en epoke av internett der Petabytes av data blir oversvømmet i løpet av det andre, er bruken og mulighetene for maskinlæring uendelige. Fra å streame favorittprogrammene dine på nettet til stabiliserende romferger, er maskinlæring overalt. I denne artikkelen skal vi diskutere bruksområdene til maskinlæring og datavitenskap innen forskjellige driftsområder.
Søknader basert på Line of Business
La oss kategorisere bruken av maskinlæring basert på bransjen
1. Produksjon
Ettersom industriindustrien er ryggraden i enhver sunn økonomi. Fra optimalisert ressursplanlegging for å kutte tiden til markedet, hjelper maskinlæring transformasjonen av produksjonssektoren.
2. Markedsføring
I en verden med 25 milliarder pluss tilkoblede enheter, spiller maskinlæring en viktig rolle i personalisert digital markedsføring. Annonseklikk-prediksjon, som viser relevante annonser til kunder, identifisering av målkunder, klyngeanalyse, etc. er viktige anvendelser av maskinlæring i markedsføringssektoren.
3. Helsevesen
Helsevesenet er sannsynligvis sektoren, der virkningen av kunstig intelligens vil være mirakuløs. Som en sektor historisk sett er helsevesenet veldig avhengig av manuell intervensjon og dyktige fagpersoner. Men i dagens verden gjør maskinlæring oss i stand til å ta datadrevne beslutninger som kan forhindre sykdommer, hjelper med å bedre pasientdiagnostikk, raskere påvisning av årsaker osv. Tekniske giganter Google, Facebook, Qualcomm osv. Investerer milliarder i ML-basert helseundersøkelser.
4. Digitale medier og underholdning
Maskinlæring har enorme bruksområder innen digitale medier, sosiale medier og underholdning. Personlig anbefaling (dvs. Youtube-videoanbefaling), brukeratferdanalyse, spamfiltrering, analyser av sosiale medier og overvåking er noen av de viktigste bruksområdene for maskinlæring.
5. Netthandel
Fremskritt innen maskinlæring er også en sentral interessent i dagens transformasjon av e-handel. Når vi surfer på et e-handelsnettsted, kan vi se tilpassede anbefalinger, som oppnås gjennom innholdsbasert eller samarbeidsfiltrering. Sannsynligvis er tilgjengeligheten av storskala brukerdata det som holder e-handelsgiganter foran i løpet enn detaljister. Maskinlæring brukes også i motedesign. Den indiske e-handelsgiganten Myntra har flere merker som er designet av dype læringssystemer.
6. Energi
Energi er en av kjernesektorene der maskinlæringsløsninger gir store forskjeller. Strømforbruk og kravspådom, dynamisk vedlikehold per enhet, kostnadsanalyse av maskinvare er en del av maskinlæringsapplikasjoner i denne sektoren. Det brukes også til å håndtere alternative energiressurser.
7. Bank og finans
I en digital økonomi hjelper maskinlæring banker og andre finansielle organisasjoner med å beskytte mot svindel, hvitvasking, ulovlig økonomisk påvisning, identifisere verdifulle kunder, etc. Det hjelper også finansorganisasjoner med aksjemarkedsforutsigelser, etterspørselsprognoser, og tilbyr personlige bankløsninger til kunder osv.
8. Bil
En bil er en annen sektor der effekten av maskinlæring er enorm. Nesten alle bilprodusenter bruker kunstig intelligens for å optimalisere drivstofforbruket, spådommer og til og med for selvkjøring. Tesla, Nvidia, etc. investerer mye over selvkjørende biler.
9. Kundeservice
Nesten alle organisasjoner bruker chatbots for kundetjenester. Chatbots er kostnadseffektive og endrer kundeservicelandskapet i stor grad. Automatisk oversettelse og topp moderne tekst til tale og tale til tekstsystemer er med på å overvinne språkbarrieren.
10. Styring og overvåking
Maskinlæring omformer moderne styrings- og forsvarssystemer. Med hjelp av topp moderne dybdelæringsalgoritmer og infrastrukturer er sikkerhetsbyråer nå muliggjort med sanntids bildedeteksjon, droneovervåking, automatisk overvåking av sosiale nettverk, etc.
11. Forsikring
Som en industri sitter Forsikring på en gullgruve med data som tradisjonelt bare brukes på applikasjonsnivå. Ved hjelp av kunstig intelligens og maskinlæring får forsikringsselskaper nå verdifull innsikt fra dataene de har. Maskinlæring brukes for raskere gjenoppretting av krav, gjenkjenning av svindel, fornyelse av prediksjon, kviseanalyse, etc.Fra ny ny virksomhet i dag, to transaksjoner, har den potensialet til å bli brukt i alle faser av politikkens livssyklus.
12. Human Resource Management
Selv om det er i en tidlig alder, brukes nå maskinlæring for å styre menneskelige ressurser. Organisasjoner som Amazon, HDFC bank osv. Bruker bots og videoanalyse i forskjellige faser av rekrutteringsprosessen. IBM Watson brukes også til optimalisering av menneskelige ressurser.
13. Transport
Når du bruker app-førerhus-ritt, må du på et eller annet tidspunkt ha observert dynamiske priser og bølgebyrer. Dette er også en anvendelse av maskinlæring. Brukerdata blir også brukt til å forutsi den korteste veien.
14. Kunst og kreativitet
Maskinlæring blir ikke lenger brukt til å automatisere de verdige jobbene for mennesker, den brukes også til kreative formål. Overføring av kunstnerisk stil, tekst til bildesyntese, automatisert lydspor, og videooppretting, bildefarging, chat med sosiale medier, etc. er noen av de kule bruksområdene for maskinlæring i denne sektoren.
Trender i maskinlæring
Fra begynnelsen av internett-tiden øker bruken av maskinlæring eksponentielt. La oss se på verdensomspennende google-trender for maskinlæring for perioden 2004 til 2019.
Kilde: https://trends.google.com
Konklusjon
Maskinlæring og kunstig intelligens er ikke lenger science fiction eller en del av Hollywood-filmer, det er applikasjoner overalt i vårt daglige liv. Hver innovasjon har en positiv og negativ side, maskinlæring er heller ikke et unntak. Selv om vi i denne artikkelen diskuterte hovedsakelig de positive anvendelsene av maskinlæring, kan den også brukes som ondskap. Dype læringssystemer som Deep Fakes har en enorm innvirkning på menneskers liv og privatliv. Som et voksende felt for studier og applikasjoner, fremkommer også behovet for sterk datastyring som en nødvendighet.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Applications of Machine Learning. Her diskuterer vi applikasjoner basert på Line of Business og Trends in Machine Learning. Du kan også gå gjennom andre relaterte artikler for å lære mer-
- Machine Learning Platform
- Maskinlæringsteknikker
- Bruk av maskinlæring
- Introduksjon til maskinlæring