Логотип Зефирнет

5 реальных приложений машинного обучения

Дата:

Искусственный интеллект проник практически во все сферы общества и бизнеса, особенно в технологии машинного обучения (МО). Наука о данных становится все более продвинутой, а вместе с ней и варианты использования машинного обучения.

Если вы не специалист в области технологий или специалист по данным, возможно, вы не знакомы с тем, что такое машинное обучение. Проще говоря, это машины, которые могут обрабатывать информацию и делать прогнозы на основе данных с помощью алгоритмов. Ознакомьтесь с пятью вариантами использования машинного обучения.

1. Цифровой маркетинг

Цифровой маркетинг

Цифровой маркетинг стал одним из самых мощных инструментов для малого бизнеса во всем мире. Это доступно и часто так же эффективно, как телевизионная реклама и поддержка знаменитостей. Алгоритмы машинного обучения играют важную роль в построении успешных маркетинговых кампаний.

Цифровые маркетологи используют искусственный интеллект для извлечения информации о клиентах из различных точек данных и создания целевой рекламы на основе продуктов и услуг, которые они используют чаще всего. Они даже используют прогнозного анализа чтобы предсказать будущие тенденции рынка и подготовиться соответствующим образом.

2. Биобезопасность глубокого обучения

Кажется, что в наши дни люди приклеены к своим смартфонам, и на то есть веские причины. Мобильные устройства, как правило, хранят самые важные и конфиденциальные данные людей, поэтому потеря телефона может дорого обойтись, особенно если он попадет в чужие руки. Однако технология глубокого обучения позволяет применять меры биобезопасности для смартфонов, такие как распознавание лиц и снятие отпечатков пальцев.

Кибербезопасность сегодня является одной из самых больших проблем в мире, поэтому следует ожидать, что глубокое обучение станет одной из дисциплин, которыми будут заниматься основные компьютеры. обучающие программы в стране сосредоточиться на больше всего. Другими словами, в области информатики есть много возможностей для профессионального роста.

3. Стриминговые сервисы

Прошлый, 2020 год был одним из самых сложных в новейшей истории. Нам пришлось осваивать новые навыки, такие как социальное дистанцирование, самоизоляция и работа из дома. Это был действительно тяжелый год, но потоковые сервисы, такие как Netflix и Amazon Prime Video, помогли нам пережить это.

Одна из замечательных особенностей этих потоковых сервисов заключается в том, что они используют технологию машинного обучения для персонализации обслуживания клиентов. Чем больше вы пользуетесь стриминговым сервисом, тем лучше вас узнает алгоритм. Со временем он начинает классифицировать фильмы и сериалы на основе того, что вы смотрите чаще всего.

4. Виртуальные помощники

Одним из лучших примеров использования искусственного интеллекта в нашей повседневной жизни являются виртуальные помощники. Кажется, вчера Alexa покинула центр дистрибуции Amazon и вошла в наши сердца, а уже сейчас сложно представить мир без гениального виртуального помощника.

Виртуальные помощники, такие как Alexa, используют машинное обучение, чтобы распознавать естественные речевые паттерны и находить результаты на основе устных запросов. Черт возьми, вы даже можете просто поговорить со своим виртуальным помощником, поскольку они всегда готовы подбодрить вас песней, забавной шуткой, забавными фактами и даже мнениями обо всем, от еды до музыки.

5. Динамические цены

Uber и Lyft быстро изменили транспортный сектор. Быстрее, проще и, самое главное, дешевле доехать по городу на Uber, чем на такси. Однако, если вы уже воспользовались услугой общего транспорта, вы, возможно, заметили, что иногда вы платите разную цену, чтобы добраться до одного и того же места.

Причина, по которой Uber и Lyft часто берут разные суммы за одну и ту же поездку, заключается в том, что они используют алгоритмы машинного обучения для установления динамических цен. Они используют такие данные, как время суток, транспортный поток, пробег и другие факторы, чтобы определить цену каждой поездки.

Технология машинного обучения сегодня настолько укоренилась в нашем мире, что вам просто нужно открыть глаза и осмотреться, чтобы увидеть ее в действии. Ваши любимые мобильные приложения, платформы социальных сетей и потоковые платформы используют алгоритмы машинного обучения для обеспечения оптимального обслуживания клиентов. Будет интересно посмотреть, какие новые способы использования искусственного интеллекта учеными-компьютерщиками.

Источник: Plato Data Intelligence: PlatoData.io

Spot_img

Последняя разведка

Spot_img