Машинное обучение сейчас играет важную роль не только в области научной фантастики, но и в бизнесе. И ясно, что машинное обучение уже вызывает серьезные изменения в том, как работают компании. Такие продукты, как «Siri» и «Amazon Echo», — это не только предел, остающийся для машинного обучения, но и более 500 крупных компаний работают более эффективно и зарабатывают огромные деньги благодаря использованию машинного обучения в бизнесе. Что именно нужно знать об этом бизнесу и предпринимателям? Здесь, в этой статье, вы найдете соответствующий ответ, давайте посмотрим!
Также прочтите: Почему вы должны включить ИИ в свой маркетинговый план
О машинном обучении
Следующие пункты дадут вам четкое представление о машинном обучении и его основах:
- Что такое машинное обучение?
Это подобласть компьютерных наук, которая занимается изучением распознавания образов и вычислительной теории обучения в «Искусственном интеллекте». Он исследует изучение построения алгоритма, который можно поддерживать, делая прогнозы или решения на основе данных, состоящие из статических программных инструкций. он имеет дело с несколькими компьютерными задачами, где трудно разработать и запрограммировать явные алгоритмы с хорошей производительностью, например:
- Обнаружение сетевых злоумышленников или злонамеренных инсайдеров работает при утечке данных,
- Оптическое распознавание символов,
- Компьютерное зрение и обучение ранжированию,
- Фильтрация электронной почты
Это основные критерии, где это действительно работает.
2. Термины, связанные с машинным обучением
Основными его частями являются распознавание образов, вычислительная теория обучения, построение алгоритмов и искусственный интеллект. Их можно разработать следующим образом:
Искусственный интеллект — это не что иное, как искусственный интеллект, созданный человеком, который был интегрирован в машину или цифровое устройство, чтобы действовать как человек и удовлетворять человеческие потребности. Здесь важную роль играет предоставление алгоритмов для конкретных задач в соответствии с шаблонами данных и другими факторами функционирования данных.
Распознавание образов — это в основном изучение возможностей прогнозирования, которое в основном связано с принятием решений в алгоритмах машинного обучения.
3. Вычислительная теория обучения
Вычислительное обучение занимается изучением статистики в машинном обучении и посвящено разработке и анализу его алгоритмов.
Алгоритм в машинном обучении является основным и наиболее важным явлением, связанным с функционированием и выполнением ожидаемых результатов.
4. Приложения и примеры машинного обучения
- финансы,
- Рекомендательные и веб-поисковые системы,
- Распознавание текста и речи,
- Космос, робототехника и астрономия,
- Вычислительная биология и открытие лекарств,
- Автомобильное производство и автоматизация
5. Важность машинного обучения
В эту быстро развивающуюся технологическую эру это самая большая шумиха, которая вносит свой вклад в ценные прогнозы, которые могут помочь принять лучшие решения и разумные действия в режиме реального времени без вмешательства человека. Следовательно, если большие данные приобретают огромное значение из-за того вклада, который они вносят, машинное обучение как технология, которая помогает анализировать эти большие фрагменты больших данных, облегчая задачу специалистов по данным, в автоматизированном процессе, который не менее важен. Это влияет на извлечение, интерпретацию и интеллектуальный анализ данных, выполняемые с использованием автоматических наборов общих методов, которые заменили традиционные статистические методы.
Что означает машинное обучение в бизнесе? И что об этом должны знать предприниматели?
Поскольку мы видели основные понятия об этом до сих пор в этой статье, мы можем сделать вывод, что это действительно формирует будущее начинающих предпринимателей и крупных предприятий. Предприятия, которые относятся к таким областям, как автоматизация, автомобили, биотехнологии, генная инженерия, космические исследования и астрономия, ИТ-индустрия и т. д., получат много полезных бонусов от машинного обучения, отныне это дает деловым людям возможность разрабатывать новое и уникальное видение будущего. . Таким образом, в соответствии с потребностями гибкого технологического мира каждый предприниматель должен знать об этом.
Применение машинного обучения в бизнесе
У него много преимуществ и применений в бизнесе, например:
- Финансы
- Исследования рынка
- Принятие решений на основе данных
- Рост бизнеса в соответствии с распознаванием образов
- Фондовый рынок и трейдинг
Заключение
Эта статья содержит базовые знания о машинном обучении, о которых должен знать каждый стартап-предприниматель. Надеюсь, что это помогло вам хорошо узнать некоторые основы этого и его применения в бизнесе и мире больших данных. Понравилось? Поделись!
Первоначально опубликовано на mavrickhost.com 2 июня 2017 г.
