Künstliche Intelligenz hat fast jeden Sektor der Gesellschaft und Wirtschaft durchdrungen, insbesondere die Technologie des maschinellen Lernens (ML). Die Wissenschaft der Daten wird immer fortschrittlicher und damit auch die Anwendungsfälle des maschinellen Lernens.
Wenn Sie kein Technikfreak oder Datenwissenschaftler sind, sind Sie möglicherweise nicht mit maschinellem Lernen vertraut. Vereinfacht gesagt handelt es sich dabei um Maschinen, die mithilfe von Algorithmen Informationen verarbeiten und auf der Grundlage von Daten Vorhersagen treffen können. Lesen Sie weiter für fünf Anwendungsfälle für maschinelles Lernen.
1. Digitales Marketing
Digitales Marketing hat sich zu einem der mächtigsten Tools für kleine Unternehmen auf der ganzen Welt entwickelt. Es ist erschwinglich und oft so effektiv wie TV-Werbung und Promi-Werbung. Algorithmen des maschinellen Lernens spielen eine wichtige Rolle beim Aufbau erfolgreicher Marketingkampagnen.
Digitale Vermarkter nutzen künstliche Intelligenz, um Kundeninformationen aus verschiedenen Datenpunkten zu extrahieren und zielgerichtete Anzeigen basierend auf den Produkten und Dienstleistungen zu erstellen, die sie am häufigsten verwenden. Sie benutzen sogar Predictive analytics um zukünftige Markttrends vorherzusagen und sich entsprechend vorzubereiten.
2. Biosicherheit von Deep Learning
Die Leute scheinen heutzutage an ihren Smartphones zu kleben, und das aus gutem Grund. Mobilgeräte haben in der Regel die wichtigsten und sensibelsten Daten der Menschen, sodass der Verlust eines Telefons teuer werden kann, insbesondere wenn es in die falschen Hände gerät. Die Deep-Learning-Technologie ermöglicht jedoch Biosicherheitsmaßnahmen für Smartphones wie Gesichtserkennung und Fingerabdruck.
Cybersicherheit ist heute eines der größten Anliegen der Welt, daher ist zu erwarten, dass Deep Learning eine der Disziplinen sein wird, die die Hauptmaschinerie Lernprogramme im Land konzentrieren sich auf die meisten. Mit anderen Worten, es gibt viel Raum für die berufliche Entwicklung im Bereich der Informatik.
3. Streaming-Dienste
Das letzte Jahr, 2020, war eines der härtesten in der jüngeren Geschichte. Wir mussten neue Fähigkeiten wie soziale Distanzierung, Unterkunft vor Ort und die Arbeit von zu Hause aus lernen. Es war in der Tat ein hartes Jahr, aber Streaming-Dienste wie Netflix und Amazon Prime Video haben uns dabei geholfen.
Einer der großen Vorteile dieser Streaming-Dienste ist, dass sie maschinelle Lerntechnologie verwenden, um das Kundenerlebnis zu personalisieren. Je mehr Sie den Streaming-Dienst nutzen, desto besser kennt Sie der Algorithmus. Im Laufe der Zeit fängt er an, Filme und Fernsehsendungen nach dem zu kategorisieren, was Sie am häufigsten sehen.
4. Virtuelle Assistenten
Eines der besten Beispiele für künstliche Intelligenz in unserem täglichen Leben sind virtuelle Assistenten. Es scheint, als hätte Alexa gestern ein Amazon Distribution Center verlassen und ist in unsere Herzen eingetreten, und schon ist eine Welt ohne den genialen virtuellen Assistenten kaum vorstellbar.
Virtuelle Assistenten wie Alexa verwenden maschinelles Lernen, um natürliche Sprachmuster zu erkennen und Ergebnisse basierend auf gesprochenen Anforderungen zu finden. Verdammt, Sie können sogar eine einfache Unterhaltung mit Ihrem virtuellen Assistenten führen, da er immer bereit ist, Sie mit einem Lied aufzuheitern, einem kitschigen Witz, lustigen Fakten und sogar Meinungen zu allem, von Essen bis Musik.
5. Dynamische Preise
Es dauerte nicht lange, bis Uber und Lyft den Transportsektor störten. Es ist schneller, einfacher und vor allem billiger, mit einem Uber durch die Stadt zu fahren als mit einem Taxi. Wenn Sie jedoch bereits einen gemeinsamen Transportdienst genutzt haben, ist Ihnen vielleicht aufgefallen, dass Sie manchmal einen anderen Preis zahlen, um zum selben Ort zu gelangen.
Der Grund, warum Uber und Lyft für dieselbe Fahrt oft unterschiedliche Beträge berechnen, liegt darin, dass sie maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um dynamische Preise festzulegen. Sie verwenden Daten wie Tageszeit, Verkehrsfluss, Kilometerstand und andere Faktoren, um den Preis jeder Fahrt zu bestimmen.
Die Technologie des maschinellen Lernens ist heute so tief in unserer Welt verwurzelt, dass Sie nur die Augen öffnen und sich umsehen müssen, um sie bei der Arbeit zu sehen. Ihre bevorzugten mobilen Apps, Social-Media-Plattformen und Streaming-Plattformen verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um ein optimales Kundenerlebnis zu bieten. Es wird spannend sein zu sehen, welche neuen Wege Informatiker mit künstlicher Intelligenz nutzen.
Quelle: Plato Data Intelligence: PlatoData.io
