Introduktion till Applications of Machine Learning
Maskininlärning är en delmängd av datavetenskap eller artificiell intelligens där maskiner lär sig av tidigare erfarenheter för att fatta ett beslut i stället för deterministiska regelbaserade system. I en era av internet där Petabytes av data översvämmas under den andra är applikationen och möjligheterna till maskininlärning oändliga. Från strömning av dina favoritprogram online till stabiliserande rymdbussar, maskininlärning finns överallt. I den här artikeln kommer vi att diskutera tillämpningarna av maskininlärning och datavetenskap inom olika verksamhetsområden.
Ansökningar baserade på affärsområde
Låt oss kategorisera användningen av maskininlärning baserat på branschen
1. Tillverkning
Eftersom en industritillverkning är ryggraden i varje hälsosam ekonomi. Från optimerad resursplanering för att förkorta tiden till marknaden, hjälper maskininlärning till omvandlingen av tillverkningssektorn.
2. Marknadsföring
I en värld av 25 miljarder plus anslutna enheter spelar maskininlärning en viktig roll i personlig digital marknadsföring. Förutsägelser om klick på annonser, som visar relevanta annonser till kunder, identifiering av målkunder, kärnanalys etc. är viktiga tillämpningar för maskininlärning i marknadsföringssektorn.
3. Sjukvård
Sjukvården är förmodligen den sektor där effekterna av konstgjord intelligens kommer att bli mirakulösa. Som en sektor historiskt sett är hälso- och sjukvården mycket beroende av manuell ingripande och högutbildade yrkesverksamma. Men i dagens värld möjliggör maskininlärning oss att fatta datadrivna beslut som kan förhindra sjukdomar, hjälper till att förbättra patientdiagnosen, snabbare upptäckt av orsaker osv. Tekniska jättar Google, Facebook, Qualcomm etc. investerar miljarder i ML-baserade vårdforskning.
4. Digitala medier och underhållning
Maskininlärning har enorma tillämpningar inom digitala medier, sociala medier och underhållning. Personlig rekommendation (dvs. Youtube-videorekommendation), användarbeteende-analys, skräppostfiltrering, analys av sociala medier och övervakning är några av de viktigaste applikationerna för maskininlärning.
5. E-handel
Framsteg inom maskininlärning är också en viktig aktör i dagens omvandling av e-handel. När vi surfar på en e-handelswebbplats kan vi se anpassade rekommendationer, som uppnås genom innehållsbaserad eller samarbetsfiltrering. Förmodligen är tillgängligheten av storskalig användardata det som håller e-handelsjättarna framöver i loppet än återförsäljare. Maskininlärning används också i modedesign. Den indiska e-handelsjätten Myntra har flera varumärken som är designade av djupa inlärningssystem.
6. Energi
Energi är en av kärnsektorerna där maskininlärningslösningar ger stora skillnader. Strömförbrukning och kravförutsägelse, dynamiskt per enhetskostnadsunderhåll, hårdvara livslängdsanalys ingår i maskininlärningsapplikationer i denna sektor. Det används också för att hantera alternativa energiresurser.
7. Bank och finansiell
I en digital ekonomi hjälper maskininlärning banker och andra finansiella organisationer att skydda från bedrägerier, penningtvätt, olaglig finansiell upptäckt, identifiera värdefulla kunder osv. Det hjälper också finansiella organisationer med aktiemarknadsförutsägelser, efterfrågan på efterfrågan, erbjuder personliga banklösningar till kunder etc.
8. Bil
En bil är en annan sektor där effekterna av maskininlärning är enorma. Nästan alla biltillverkare använder konstgjord intelligens för att optimera bränsleförbrukning, förutsägelse för nedbrytning och till och med för självkörning. Tesla, Nvidia, etc. investerar mycket över självkörande bilar.
9. Kundtjänst
Nästan varje organisation använder chatbots för kundservice. Chatbots är kostnadseffektiva och förändrar kundtjänstlandskapet till stor del. Automatisk översättning och toppmodern text till tal och tal till text-system hjälper till att övervinna språkbarriären.
10. Styrning och övervakning
Maskininlärning omformar moderna styr- och försvarssystem. Med hjälp av toppmodern djupinlärningsalgoritmer och infrastrukturer är säkerhetsbyråer nu möjliga med realtidsbilddetektering, droneövervakning, automatisk övervakning av sociala nätverk, etc.
11. Försäkring
Som bransch sitter försäkring på en guldgruva med data som traditionellt endast används på applikationsnivå. Med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärning får försäkringsbolag nu värdefulla insikter från de uppgifter de besitter. Maskininlärning används för snabbare återhämtning av anspråk, upptäckt av bedrägerier, förnyelse av förutsägelser, analys av kärnor etc. Från nya nya affärer idag två transaktioner, det har potentialen att användas i varje led i den politiska livscykeln.
12. Human Resource Management
Även om det är i en tidig ålder, används nu maskininlärning också för att hantera mänskliga resurser. Organisationer som Amazon, HDFC bank osv använder bots och videoanalys i olika faser av deras rekryteringsprocess. IBM Watson används också för optimering av mänskliga resurser.
13. Transport
När du använder app-hyttturer måste du vid någon tidpunkt ha observerat den dynamiska prissättningen och överspänningsavgifterna. Detta är också en applikation av maskininlärning. Användardata används också för att förutsäga den kortaste vägen.
14. Konst och kreativitet
Maskininlärning används inte längre för att automatisera vardagliga jobb för människor, utan används också för kreativa ändamål. Konstnärlig stilöverföring, text till bildsyntes, automatiserad ljudspår och skapande av video, bildfärgning, sociala medier chatbots, etc. är några av de coola applikationerna för maskininlärning i denna sektor.
Trender i maskininlärning
Från början av internettiden ökar applikationerna för maskininlärning exponentiellt. Låt oss titta på de globala Google-trenderna för maskininlärning för perioden 2004 till 2019.
Källa: https://trends.google.com
Slutsats
Maskininlärning och konstgjord intelligens är inte längre science fiction eller en del av Hollywood-filmer, det är applikationer överallt i vårt dagliga liv. Varje innovation har en positiv och negativ sida, maskininlärning är inte heller ett undantag. Även om vi i den här artikeln huvudsakligen diskuterade de positiva tillämpningarna av maskininlärning, kan den också användas som ondska. Djupa inlärningssystem som Deep Fakes har en enorm inverkan på människors liv och integritet. Som ett växande fält av studier och tillämpningar uppstår också behovet av stark datastyring som en nödvändighet.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till Applications of Machine Learning. Här diskuterar vi applikationer baserade på affärsområde och trender i maskininlärning. Du kan också gå igenom våra andra relaterade artiklar för att lära dig mer-
- Maskininlärningsplattform
- Maskininlärningstekniker
- Användning av maskininlärning
- Introduktion till maskininlärning