Inleiding tot toepassingen van machine learning
Machine learning is een subset van Data Science of kunstmatige intelligentie, waarbij machines leren van eerdere ervaringen om een beslissing te nemen in plaats van deterministische, op regels gebaseerde systemen. In het tijdperk van het internet waar Petabytes aan gegevens gedurende de seconde wordt overspoeld, zijn de toepassing en mogelijkheden van machine learning eindeloos. Van het online streamen van uw favoriete programma's tot het stabiliseren van ruimtevaart, overal is machine learning. In dit artikel zullen we de toepassingen van machine learning en data science in verschillende operatiegebieden bespreken.
Toepassingen op basis van Line of Business
Laten we het gebruik van machine learning categoriseren op basis van de branche
1. Productie
Omdat een industriële productie de ruggengraat vormt van een gezonde economie. Dankzij geoptimaliseerde resourceplanning om de marktintroductietijd te verkorten, helpt machine learning de transformatie van de productiesector.
2. Marketing
In een wereld van meer dan 25 miljard aangesloten apparaten speelt machine learning een cruciale rol in gepersonaliseerde digitale marketing. Advertentieklikvoorspelling, relevante advertenties tonen aan klanten, doelklanten identificeren, churn-analyse, enz. Zijn belangrijke toepassingen van machine learning in de marketingsector.
3. Gezondheidszorg
Gezondheidszorg is waarschijnlijk de sector, waar de impact van kunstmatige intelligentie wonderbaarlijk zal zijn. Historisch gezien is de sector in hoge mate afhankelijk van handmatige interventie en hoogopgeleide professionals. Maar in de wereld van vandaag stellen machine learning ons in staat om datagestuurde beslissingen te nemen die ziekten kunnen voorkomen, helpt bij een betere patiëntdiagnose, snellere oorzaakherstel, etc. Techreuzen Google, Facebook, Qualcomm, enz. Investeren miljarden in ML-gebaseerde gezondheidszorg onderzoek.
4. Digitale media en entertainment
Machine learning heeft geweldige toepassingen in digitale media, sociale media en entertainment. Gepersonaliseerde aanbeveling (bijv. YouTube-video-aanbeveling), analyse van gebruikersgedrag, spamfiltering, analyse van sociale media en monitoring zijn enkele van de belangrijkste toepassingen van machine learning.
5. E-commerce
De vooruitgang in machine learning is ook een belangrijke stakeholder in de hedendaagse e-commercetransformatie. Wanneer we door een e-commerce-site browsen, zien we gepersonaliseerde aanbevelingen, die worden bereikt via op inhoud gebaseerde of collaboratieve filtering. Waarschijnlijk is de beschikbaarheid van grootschalige gebruikersgegevens wat e-commerce reuzen voorop houdt in de race dan retailers. Machine learning wordt ook gebruikt bij het ontwerpen van mode. De Indiase e-commerce gigant Myntra heeft meerdere merken die zijn ontworpen door deep learning-systemen.
6. energie
Energie is een van de kernsectoren waar oplossingen voor machine learning enorme verschillen met zich meebrengen. Stroomverbruik en voorspelling van eisen, dynamisch onderhoud per eenheidskosten, analyse van de levensduur van hardware maken deel uit van machine learning-applicaties in deze sector. Het wordt ook gebruikt voor het beheer van alternatieve energiebronnen.
7. Bank- en financieel
In een digitale economie helpt machine learning banken en andere financiële organisaties om zich te beschermen tegen fraude, het witwassen van geld, illegale financiële detectie, het identificeren van waardevolle klanten, enz. Het helpt financiële organisaties ook bij beursvoorspellingen, vraagvoorspelling, het aanbieden van gepersonaliseerde bankoplossingen voor de klanten, etc.
8. Auto
Een auto is een andere sector waar de impact van machine learning enorm is. Bijna elke autofabrikant gebruikt kunstmatige intelligentie voor het optimaliseren van brandstofverbruik, pechvoorspelling en zelfs voor zelfrijden. Tesla, Nvidia, etc. investeren veel in zelfrijdende auto's.
9. Klantenservice
Bijna elke organisatie gebruikt chatbots voor klantenservice. Chatbots zijn kosteneffectief en veranderen het landschap van de klantenservice grotendeels. Geautomatiseerde vertaling en geavanceerde tekst-naar-spraak en spraak-naar-tekstsystemen helpen de taalbarrière te overwinnen.
10. Governance en toezicht
Machine learning verandert moderne bestuurs- en verdedigingssystemen. Met behulp van de geavanceerde deep learning-algoritmen en -infrastructuren zijn beveiligingsagentschappen nu ingeschakeld met realtime beelddetectie, dronebewaking, geautomatiseerde sociale netwerkbewaking, etc.
11. Verzekering
Als branche zit Insurance op een goudmijn van gegevens die traditioneel alleen op applicatieniveau wordt gebruikt. Met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning krijgen verzekeraars nu waardevolle inzichten uit de gegevens waarover ze beschikken. Machine learning wordt gebruikt voor sneller claimherstel, fraudedetectie, vernieuwingsvoorspelling, churn-analyse, enz. Uit nieuwe nieuwe zaken vandaag twee transacties, kan het worden gebruikt in elke fase van de beleidslevenscyclus.
12. Human Resource Management
Hoewel het op jonge leeftijd is, wordt machinaal leren nu ook gebruikt om human resources te beheren. Organisaties zoals Amazon, HDFC-bank, enz. Gebruiken bots en video-analyse in verschillende fasen van hun wervingsproces. IBM Watson wordt ook gebruikt voor personeelsoptimalisatie.
13. Vervoer
Tijdens het gebruik van app cab-ritten, moet je op een bepaald moment de dynamische prijzen en piekkosten hebben waargenomen. Dit is ook een toepassing van machine learning. Gebruikersgegevens worden ook gebruikt om het kortste pad te voorspellen.
14. Kunst en creativiteit
Machine learning wordt niet langer gebruikt om de alledaagse banen voor mensen te automatiseren, het wordt ook gebruikt voor creatieve doeleinden. Artistieke stijloverdracht, tekst-naar-beeldsynthese, geautomatiseerde soundtrack en video-creatie, beeldkleuring, sociale media-chatbots, enz. Zijn enkele van de coole toepassingen van machine learning in deze sector.
Trends in machine learning
Vanaf het begin van het internettijdperk nemen de toepassingen van machine learning exponentieel toe. Laten we eens kijken naar de wereldwijde Google-trends voor machine learning voor de periode van 2004 tot 2019.
Bron: https://trends.google.com
Conclusie
Machine learning en kunstmatige intelligentie zijn niet langer science fiction of onderdeel van Hollywood-films, het zijn toepassingen die overal in ons dagelijks leven voorkomen. Elke innovatie heeft een positieve en negatieve kant, machine learning is ook geen uitzondering. Hoewel we in dit artikel vooral de positieve toepassingen van machine learning hebben besproken, kan het ook als kwaadaardig worden gebruikt. Diepgaande leersystemen zoals Deep Fakes hebben een enorme impact op het menselijk leven en privacy. Als een groeiend vakgebied en toepassingen, komt ook de behoefte aan krachtig gegevensbeheer naar voren als een noodzaak.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor toepassingen van Machine Learning. Hier bespreken we toepassingen op basis van de branche en trends in machine learning. U kunt ook onze andere gerelateerde artikelen doornemen voor meer informatie-
- Platform voor machinaal leren
- Technieken voor machinaal leren
- Gebruik van machine learning
- Inleiding tot machinaal leren