لقد تغلغل الذكاء الاصطناعي في كل قطاع من قطاعات المجتمع والأعمال تقريبًا ، وخاصة تكنولوجيا التعلم الآلي (ML). أصبح علم البيانات أكثر تقدمًا ، ومعه ، حالات استخدام التعلم الآلي.
إذا لم تكن خبيرًا في التكنولوجيا أو عالم بيانات ، فقد لا تكون على دراية بما هو التعلم الآلي. بعبارات بسيطة ، هذه آلات يمكنها معالجة المعلومات وإجراء تنبؤات بناءً على البيانات باستخدام الخوارزميات. تابع القراءة للاطلاع على خمس حالات استخدام للتعلم الآلي.
1. التسويق الرقمي
أصبح التسويق الرقمي أحد أقوى الأدوات للشركات الصغيرة حول العالم. إنها ميسورة التكلفة وغالبًا ما تكون فعالة مثل الإعلانات التجارية التليفزيونية وتأييد المشاهير. تلعب خوارزميات التعلم الآلي دورًا مهمًا في بناء حملات تسويقية ناجحة.
يستخدم المسوقون الرقميون الذكاء الاصطناعي لاستخراج معلومات العملاء من نقاط البيانات المختلفة وإنشاء إعلانات مستهدفة بناءً على المنتجات والخدمات التي يستخدمونها كثيرًا. حتى أنها تستخدم تحليلات تنبؤية للتنبؤ باتجاهات السوق المستقبلية والاستعداد وفقًا لذلك.
2. الأمن الحيوي للتعلم العميق
يبدو أن الناس ملتصقون بهواتفهم الذكية هذه الأيام ، ولسبب وجيه. غالبًا ما تحتوي أجهزة الجوّال على بيانات الأشخاص الأكثر أهمية وحساسية ، لذا فقد يكون فقدان الهاتف مكلفًا ، خاصةً إذا وقع في الأيدي الخطأ. ومع ذلك ، تتيح تقنية التعلم العميق تدابير الأمن الحيوي للهواتف الذكية ، مثل التعرف على الوجه وبصمات الأصابع.
يعد الأمن السيبراني أحد أكبر الاهتمامات في العالم اليوم ، لذلك من المتوقع أن يكون التعلم العميق أحد التخصصات التي ستستخدمها الآلة الرئيسية برامج التعلم في البلاد تركز على أكثر من غيرها. بمعنى آخر ، هناك مجال كبير للنمو المهني في مجال علوم الكمبيوتر.
3. خدمات البث
كان العام الماضي ، 2020 ، من أصعب العام في التاريخ الحديث. كان علينا أن نتعلم مهارات جديدة مثل التباعد الاجتماعي ، والاحتماء في المكان ، والعمل من المنزل. لقد كان عامًا صعبًا بالفعل ، لكن خدمات البث مثل Netflix و Amazon Prime Video ساعدتنا في تجاوزه.
أحد الأشياء الرائعة في خدمات البث هذه هو أنها تستخدم تقنية التعلم الآلي لتخصيص تجربة العميل. كلما زاد استخدامك لخدمة البث ، كلما عرفتك الخوارزمية بشكل أفضل. بمرور الوقت ، بدأ في تصنيف الأفلام والبرامج التلفزيونية بناءً على أكثر ما تشاهده.
4. مساعدين افتراضيين
يعد المساعد الافتراضي أحد أفضل الأمثلة على الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. يبدو أن Alexa تركت بالأمس مركز توزيع أمازون ودخلت قلوبنا ، وبالفعل سيكون من الصعب تخيل عالم بدون المساعد الافتراضي البارع.
يستخدم المساعدون الافتراضيون مثل Alexa التعلم الآلي للتعرف على أنماط الكلام الطبيعية والعثور على النتائج بناءً على الطلبات المنطوقة. هيك ، يمكنك حتى إجراء محادثة بسيطة مع مساعدك الافتراضي لأنه دائمًا ما يكون جاهزًا بأغنية تبتهج لك ، ومزحة جبنية ، وحقائق ممتعة ، وحتى آراء حول كل شيء من الطعام إلى الموسيقى.
5. الأسعار الديناميكية
لم تستغرق أوبر وليفت وقتًا طويلاً لتعطيل قطاع النقل. من الأسرع والأسهل والأهم من ذلك ، أن تستقل سيارة أوبر عبر المدينة مقارنة بسيارة الأجرة. ومع ذلك ، إذا كنت قد استخدمت بالفعل خدمة نقل مشتركة ، فربما لاحظت أنك تدفع أحيانًا سعرًا مختلفًا للذهاب إلى نفس المكان.
غالبًا ما يتقاضى Uber و Lyft مبالغ مختلفة لنفس الرحلة هو أنهما يستخدمان خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأسعار الديناميكية. يستخدمون بيانات مثل الوقت من اليوم وتدفق حركة المرور والمسافة المقطوعة وعوامل أخرى لتحديد سعر كل رحلة.
إن تقنية التعلم الآلي متأصلة في عالمنا اليوم لدرجة أنه ما عليك سوى فتح عينيك والنظر حولك لرؤيتها في العمل. تستخدم تطبيقات الأجهزة المحمولة ومنصات الوسائط الاجتماعية ومنصات البث المفضلة لديك خوارزميات التعلم الآلي لتقديم تجربة عملاء مثالية. سيكون من المثير معرفة الطرق الجديدة التي يستخدمها علماء الكمبيوتر للذكاء الاصطناعي.
المصدر: ذكاء بيانات أفلاطون: PlatoData.io
