Показать еще

Топ-7 областей, в которых применяется машинное обучение

2 mins
Автор Daria Krasnova
Обновлено Татьяна Чепкова
Читайте последние новости криптовалют в Телеграм

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.

Топ криптоплатформ | Май 2024

Trusted

Дисклеймер

Согласно правилам Trust Project, образовательный контент на этом сайте публикуется только для общего ознакомления. Политика BeInCrypto — предоставлять качественную и правдивую информацию, проводить собственные исследования, а также создавать информативный и полезный контент для читателей. BeInCrypto может рассказывать о своих партнерах в своих материалах по обоюдной договоренности, однако эти договоренности не делают контент предвзятым или вводящим в заблуждение. Вся ответственность за любые действия, которые читатель предпринимает на основании информации, размещенной на нашем сайте, лежит на самом читателе. Также обратите внимание, что наши «Условия и положения», «Политика конфиденциальности» и «Дисклеймеры» были обновлены.

b89964d5d1b8350ba844c260d4714556.jpg
Daria Krasnova
Дарья Краснова - опытный редактор с более чем 8-летним опытом написания и редактирования статей. Она сотрудничала как с крупными компаниями, включая биржи и ETF-провайдеров, так и с инновационными стартапами. Дарья твердо верит в положительное влияние технологии блокчейн на финансовую систему и нашу повседневную жизнь.
READ FULL BIO
Sponsored
Sponsored