Топ-7 областей, в которых применяется машинное обучение

30 декабря 2022, 10:05 MSK
30 декабря 2022, 10:05 MSK

Вопреки предсказаниям писателей-фантастов, роботы пока еще не захватили Землю. Тем не менее, машинное обучение постепенно проникает в самые разные отрасли, а компьютеры и системы искусственного интеллекта все лучше справляются с разнообразными задачами. Редакция BeInCrypto составила список из семи областей, в которых активно применяются эти технологии.

1. Диагностика заболеваний

В здравоохранении машинное обучение помогает выявлять трудно диагностируемые болезни, например, генетические заболевания или различные виды рака, которые сложно обнаружить на начальных стадиях.

Так, компания IBM Watson Genomics доказала, что сочетание геномного секвенирования опухолей с когнитивными вычислениями значительно ускоряет диагностику. А ведущая биофармацевтическая компания Berg применяет машинное обучение для разработки терапевтических методов лечения в различных областях, включая онкологию.

2. Распознавание изображений

Замечали функцию автоматического распознавания сцен и лиц в приложении «Галерея» вашего смартфона? Это результат машинного обучения. По тому же принципу работает автоматическая отметка друзей в социальных сетях.

3. Автономные транспортные средства

Алгоритмы машинного обучения позволяют автономным автомобилям принимать решения в режиме реального времени. Ожидается, что в скором времени они превзойдут живых водителей.

Применение машинного обучения в Tesla Model S или Ford F-150 предполагает, что бортовой компьютер получает данные от множества датчиков. Система использует их для управления скоростью и направлением движения, обнаружения и отслеживания объектов.

4. Обнаружение интернет-мошенников

Машинное обучение становится все более полезным для обеспечения безопасности онлайн-транзакций. Оно особенно эффективно при выявлении мошеннических действий, связанных с использованием фальшивых счетов, поддельных удостоверений личности и фишинга.

Для обнаружения мошенников используются обученные на исторических данных алгоритмы, которые вырабатывают правила риска. Они блокируют определенные действий пользователей – например, подозрительные входы в систему, нетипичные для аккаунта транзакции и передачу личных данных.

5. Рекомендации товаров

Рекомендации товаров на сайтах генерируются специальными рекомендательными системами. Эти мощные механизмы используют алгоритмы машинного обучения для сегментации клиентов в соответствии с их пользовательскими данными и поведенческими моделями. Пользовательские данные и поведенческие модели собираются из истории просмотров, добавлений в избранное, акций и так далее.

Переменные сегментации рынка обычно включают следующие факторы:

  • Поведенческие: характер покупок, частота использования, статус лояльностиё
  • Демографические: возраст, пол, доход
  • Географические: город, регион, климат
  • Психографические: интересы, личность, стиль жизни

На основе этих данных каждому покупателю предлагаются персонализированные рекомендации, контент и реклама.

6. Интеллектуальные виртуальные помощники (Intelligent Virtual Assistant, IVA)

IVA — это основанные на машинном обучении системы, способные понимать человеческий язык. Интеллектуальные помощники предоставляют выбор из нескольких вариантов ответов, а также понимают намерения пользователя из свободного текста.

IVA все чаще примененяются в клиентской поддержке. Это позволяет формулировать сложные вопросы и задавать их машине точно так же, как человеку.

7. Трейдинг

Машинное обучение находит все большее применение в биржевой и криптовалютной торговле. Сложные алгоритмы выполняют расчеты, которые помогают трейдерам принимать обоснованные решения.

Будущее машинного обучения

Машинное обучение шаг за шагом находит место в большинстве сфер жизни общества, а искусственный интеллект демонстрирует новые технологические достижения. В ближайшем будущем они не только помогут повысить качество человеческой жизни, но и могут стать причиной технологических революций в некоторых сферах бизнеса и экономики. Таким образом, дальнейшее изучение технологии машинного обучения выглядит весьма разумным — ведь ее значение и актуальность растут буквально с каждым днем.

Дисклеймер

Вся информация на нашем сайте публикуется, основываясь на принципах добросовестности и только для общего ознакомления. Любые действия, основанные на информации, публикуемой на этом сайте, предпринимаются читателем исключительно под его собственную ответственность.
В разделе «База знаний» нашей приоритетной задачей является предоставление высококачественной информации. Мы тщательно определяем, изучаем и создаем образовательный контент, полезный для наших читателей.
Для поддержания этих стандартов на высоком уровне и дальнейшего создания качественного контента наши партнеры могут выплачивать нам вознаграждение за размещение информации о них в наших статьях. Однако такие выплаты никак не влияют на процессы создания объективного, честного и полезного контента.