Это значит, что компьютеру не предоставляется четкий список того, что ему необходимо выполнить, а лишь демонстрируется некий шаблон, из которого он должен создать похожее. Работа компьютера в этот момент напоминает логическое мышление человека, при этом компьютер делает «что-то похожее» с проработкой, которая недоступна для человека.
Наборы из примеров называют датасетами. С их помощью разработчики обучают алгоритмы классифицировать информацию, выстраивать прогнозы, искать новые пути решений для типовых задач. Датасеты растут со временем, алгоритмы обучения также меняются. Известным видом data science machine learning называют нейросети.
Для чего используется ML
Часто ИИ с машинным обучением применяются для предложения пользователям тех товаров, которые они приобретут с вероятнее всего. Программа анализирует поведение пользователей, а позже применяет эти данные при работе с новыми пользователями. Реклама, расположенная в поисковых системах, также работает по этому принципу. Как только пользователь начинает искать информацию, рекламные объявления подстраиваются под указанный запрос, то же наблюдается и в социальных сетях
Знакомые голосовые ассистенты, например, Алиса и Сири, наделены алгоритмами распознавания речи, которые также основаны на ML. Ожидается, то подобные ассистенты скоро полноценно заменят операторов колл-центров и секретарей.
Машинное обучение заказать сейчас можно под любой проект. Для этого потребуется заказать инфраструктуру обучения машинных моделей, ее настройку и поддержку. Помимо этого, можно внедрить и уже готовые средства МО.
Практическое применение технологий ML
Машинное обучение активно применяется в следующих отраслях:
Маркетинг
Помимо работы рекламы в поисковиках и социальных сетях, МО часто применяется для проведения маркетинговых исследований, которые проводят компании перед релизами различных продуктов. Проводить исследования с использованием МО гораздо проще, а результаты получаются точными. Использование ML в маркетинге позволит предлагать решения не для групп людей, а для каждого человека конкретно.
Безопасность
Современные технологии в области безопасности также работают с использованием МО. Например, камеры, системы распознавания лиц, сканеры номеров повышают уровень безопасности на различных объектах, а полиция может быстрее искать потерявшихся людей и преступников.
Страхование и финансовый сектор
Здесь МО, например, совершает прогнозы относительно вложений, оценивает риски при выдаче кредитов, целесообразность заключения страховых договоров.
Общественное питание
Основываясь на Big Data, разрабатываются специализированные предложения для посетителей с учетом загрузки заведений, также МО поможет контролировать остатки и планировать закупки.
Медицина
Благодаря большим электронным базам данных пациентов, подбираются подходящие программы лечения и даже устанавливаются предварительные диагнозы. Также МО, при возникновении новых вирусных заболеваний, оперативно обозначает группы риска.
Главная польза ML
Как объяснил Руслан Ахтямов, сооснователь Napoleon IT, грамотный подход и комбинирование различных вариантов машинного обучения позволяет полностью автоматизировать рутинные бизнес-процессы, при этом получать более высокий результат, так как компьютеры выполняют подобные задачи гораздо быстрее и точнее. Для людей остаются административные и творческие процессы, например, продумывание стратегий, заключение контрактов и ведение переговоров. Последние задачи остаются доступны только человеку, так как человеческое мышление – не набор шаблонов и стандартов.
Компьютер может проанализировать большое количество данных и оперативно обозначить направления, в которых стоит двигаться для привлечения большего количества новых клиентов. Задача человека здесь уже заключается в продумывании стратегии работы по обозначенным направлениям.
Для получения подробной консультации об эффективности и способов внедрения МО для решения конкретно ваших задач, свяжитесь с нами. Мы предложим оптимальные решения для их реализации.
Некоторые из наших продуктов:
- Core+ – система видеоаналитики, позволяющая обрабатывать видеопотоки под индивидуальные процессы заказчика. Например, распознавать товары на полках для контроля их выкладки и остатков. Контролировать очереди, распознавать прайсы, контролировать ношение средств индивидуальной защиты и соблюдение техники безопасности. В любую сферу, даже под сельское хозяйство, можно адаптировать эту систему.
- PowerPrice – сервис для розничных сетей, помогающий оптимизировать ценообразование. Ход работы состоит из нескольких процессов: сначала собираются данные конкурента и заказчика, затем интеллектуальная система строит кривую линию спроса и определяет оптимальную цену.
- Napoleon IT Отзывы – технологии интеллектуального анализа, суммирования и ответа на отзывы пользователей на маркетплейсах, онлайн картах, а также в сервисах клиентских email-рассылок и в мобильных приложениях магазинов.
