MACHINE LEARNING.


Maskinlæring (ML) er et konsept som har blitt formet i over 60 år av banebrytende pionerer, inkludert Alan Turing, Arthur Samuel og Tom Mitchell. Hvor er maskinlæring i dag, og hvorfor skal virksomheten din utvikle seg til å inkorporere ML i daglige oppgaver, det vil vi gå nærmere på nå.

ML er i dag anerkjent som en av grenene i den kunstige intelligens (AI) rike. En godt akseptert definisjon av ML er evnen til å designe systemer som kan lære av eksisterende data og forbedre med den økende mengden data. Slike systemer kan brukes til et bredt spekter av næringer til et mangfoldig antall brukstilfeller. Med den økte tilgjengeligheten av datakraft og minne, kan vi behandle mange historiske data på kortere tid for å få verdifull innsikt. Slike prosesser var ikke historisk mulige på grunn av begrensningen av datalagring og behandlingskapasiteter. Så hvorfor skal virksomheten din utvikle seg til å inkorporere ML i daglige oppgaver med disse nye fremskrittene i prosessorkraft?

Det finnes en rekke algoritmer i ML egnet for forskjellige applikasjoner basert på forretningsbehov. På den ene siden av spekteret er det et sett med algoritmer som er i stand til å prognostisere, forutsi og klassifisere dataene dine. På den andre siden av spekteret er det et sett med algoritmer som er i stand til å finne mønstre i data, segmentere nåværende kunder og finne trender ubemerket før i datasettet.

Når det er sagt, oppnås den maksimale kapasiteten til ML ved menneskelig berøring. Ved å inkorporere ekspertviten i form av kode tilført algoritmene, kan maskinen iterativt og utrettelig anvende kunnskapen i forskjellige varianter og versjoner som øker sannsynligheten for å finne verdifull informasjon. Noen kategorier hvor maskinlæring kan skryte av effektivitet, kan sees under.

  • Programvare: Inkorporering av ML-algoritmer i dagens programvare vil forbedre brukeropplevelsen. ML kan lære brukerens oppførsel og presentere innhold basert på hva brukeren like og misliker. Med den økte bruken av programvaren kan algoritmen begynne å forutsi hva brukeren kan ønsker å bestille neste gang.
  • Aksjehandel: Med en stor mengde historiske data tilgjengelig, kan man med bruk av ML, lære mange millioner bransjer per sekund for å bidra til å danne en svært nøyaktig prognose.
  • Robotikk: Med det økende antallet sensorer, funksjonalitet og oppgaver som en robot kan gjøre, kan det å inkorporere ML hjelpe roboter å tilpasse seg ulike miljøer og videre lære av menneskelig intervensjon.
  • Medisin og helsevesen: ML kan brukes til å hjelpe helsepersonell i beslutningsprosessen ved å analysere hver pasientprofil individuelt og gi tilpassede forslag basert på pasientens historiske journal.
  • Reklame: Ved å anvende ML på nettstedet ditt og analysere logger, kan dette bidra til å tilpasse annonsene til kundene dine
BlueTree Maskinlæring

 Registrer deg nå, vi vil holde deg oppdatert:

2018-09-20T09:16:19+00:00