Машинное обучение сейчас является горячей темой. Кажется, что каждый день появляется новое применение, о котором мы даже не догадывались.
Машинное обучение можно использовать по-разному: от улучшения вашего покупательского опыта до повышения эффективности. В этом посте мы обсудим 16 самых интересных способов использования машинного обучения, о которых вы, вероятно, не знали!
18 способов использования машинного обучения
1. Прогнозирование поведения клиентов
Машинное обучение можно использовать для прогнозирования поведения клиентов. Эта информация может быть использована для целенаправленных маркетинговых мероприятий и улучшения обслуживания клиентов.
Понимая поведение клиентов, компании могут обеспечить более персонализированный опыт, который приведет к повышению удовлетворенности и лояльности.
Машинное обучение также можно использовать для прогнозирования того, какие клиенты могут уйти, и принятия мер для предотвращения этого.
Компании, которые используют машинное обучение для улучшения качества обслуживания клиентов, с большей вероятностью сохранят клиентов и будут развивать свой бизнес.
2. Обнаружение мошенничества
Мошенническая деятельность является большой проблемой для бизнеса, и машинное обучение все чаще используется для ее обнаружения. Анализируя данные и выявляя закономерности, машинное обучение может помочь компаниям выявлять потенциально мошеннические действия и предотвращать их.
3. Определение кредитного риска
Кредиторы всегда были заинтересованы в использовании данных, чтобы определить, какие заемщики с большей вероятностью погасят свои кредиты, а какие нет. В прошлом это делалось в основном с помощью таких вещей, как кредитные рейтинги. Однако в настоящее время машинное обучение используется для создания более сложных моделей, которые могут учитывать более широкий диапазон точек данных для более точного прогнозирования риска.
Это важно не только для принятия более эффективных кредитных решений, но и для определения соответствующих процентных ставок для заемщиков. В конце концов, тот, кто считается заемщиком с высоким уровнем риска, должен рассчитывать на более высокую процентную ставку, чем тот, кто считается заемщиком с низким уровнем риска.
4. Профилактическое обслуживание промышленного оборудования
Одним из интересных применений машинного обучения является профилактическое обслуживание промышленного оборудования. Отслеживая данные с датчиков, прикрепленных к промышленному оборудованию, можно обнаружить аномалии, которые могут указывать на надвигающийся сбой. Затем эту информацию можно использовать для планирования технического обслуживания до того, как оборудование выйдет из строя, что может помочь избежать дорогостоящих простоев.
5. Виртуальный личный помощник
Все мы знаем Siri, Cortana и Alexa — трех самых популярных виртуальных личных помощников. Но знаете ли вы, что все они используют машинное обучение для выполнения своих задач?
Эти помощники постоянно учатся и развиваются по мере их использования. Чем больше вы их используете, тем лучше они понимают ваши потребности и предпочтения.
Машинное обучение также используется для разработки новых технологий виртуальных помощников. Это помощники, которые предназначены для выполнения конкретных задач для предприятий или организаций.
Некоторые из этих помощников уже используются, а другие все еще находятся в разработке. Но все они могут сделать нашу жизнь проще и эффективнее.
6. Понимание настроений клиентов
Машинное обучение может анализировать настроения клиентов, чтобы повысить их удовлетворенность. Понимая, что чувствуют клиенты, предприятия могут вносить изменения в свои продукты или услуги, чтобы лучше удовлетворять потребности клиентов.
7. Создание целевых маркетинговых кампаний
Машинное обучение может помочь вам создавать целевые маркетинговые кампании, понимая, какие клиенты с наибольшей вероятностью отреагируют положительно. Это делается путем анализа данных о клиентах и поиска закономерностей, указывающих на высокую вероятность конверсии.
С помощью этой информации вы можете создавать маркетинговые кампании специально для каждого сегмента клиентов, повышая шансы на конверсию и рентабельность инвестиций.
Например, компания может использовать машинное обучение для привлечения клиентов, которые в прошлом проявляли интерес к аналогичным продуктам. Понимая эти закономерности, компания может создавать таргетированную рекламу и купоны, которые с большей вероятностью приведут к покупке.
8. Дорожные оповещения
Если вы когда-нибудь стояли в пробке, то знаете, как это может быть неприятно. Но что, если бы существовал способ вообще избежать этого? Люди усердно работают над решением проблемы, создавая оповещения о дорожном движении.
Благодаря данным о трафике и прогнозной аналитике машинное обучение может выявлять закономерности и прогнозировать заторы на дорогах. Затем эту информацию можно использовать для маршрутизации трафика в обход перегруженных районов, что экономит время и нервы водителей.
9. Распознавание изображений
Машинное обучение можно использовать для создания алгоритмов, распознающих закономерности в изображениях. Эта технология уже используется Google Photos для категоризации изображений и Facebook для идентификации лиц на фотографиях.
10. Потоковое онлайн-видео
Netflix и Amazon Prime Video — два основных онлайн-сервиса потокового видео, использующих машинное обучение. Они используют его, чтобы рекомендовать фильмы и телепередачи своим пользователям на основе истории их прошлых просмотров. Netflix также использует алгоритмы машинного обучения для создания индивидуальных профилей пользователей, чтобы каждый член семьи мог иметь персонализированный опыт.
11. Поисковые системы
Google и другие крупные поисковые системы используют машинное обучение для улучшения результатов поиска. Они делают это, постоянно анализируя и извлекая уроки из миллиардов поисковых запросов, которые делаются каждый день. Это позволяет им предоставлять более релевантные и целевые результаты своим пользователям.
12. Предскажите потенциальную сердечную недостаточность
Согласно исследованию Ноттингемского университета, машинное обучение может предсказать возможную сердечную недостаточность. В исследовании использовались данные более 300 000 пациентов для разработки алгоритма, который затем был протестирован на отдельной группе пациентов.
13. Самоуправляемые автомобили
Мы все видели видеоролики о беспилотных автомобилях, и многие думают, что до этой технологии еще далеко. Однако машинное обучение уже используется для создания беспилотных автомобилей. Проект Google Self-Driving Car использует алгоритмы машинного обучения, чтобы составить карту мира и научиться в нем ориентироваться.
14. Анализ финансового рынка
Машинное обучение все чаще используется для прогнозирования тенденций фондового рынка. Алгоритмы способны анализировать прошлые данные и делать прогнозы о том, какие акции будут расти или падать в будущем. Эта информация может быть использована для принятия инвестиционных решений.
15. Рекомендации по продуктам
Если вы когда-либо делали покупки в Интернете, вы, вероятно, замечали, что сайты электронной коммерции, такие как Amazon, кажется, знают, что вы хотите, прежде чем вы это сделаете. Это потому, что они используют машинное обучение, чтобы персонализировать ваш опыт покупок и рекомендовать продукты, которые вас, скорее всего, заинтересуют.
16. Распознавание речи
Мы все знаем, как неприятно разговаривать с машиной, а она нас не понимает. Вот тут и приходит на помощь распознавание речи — с помощью машинного обучения компьютеры могут научиться распознавать человеческую речь и реагировать соответствующим образом. Эта технология используется везде, от виртуальных помощников, таких как Siri и Alexa, до обслуживания клиентов колл-центра.
17. Языковой перевод
Машинное обучение также можно использовать для языкового перевода. Анализируя большие объемы переведенного текста, компьютеры могут научиться определять закономерности и значения на разных языках. Это позволяет им предоставлять более точные переводы, чем при использовании традиционных методов перевода.
18. Управление роботом
Роботы становятся все более распространенными в производстве и других отраслях. Машинное обучение используется для управления этими роботами, что позволяет им выполнять свои задачи более эффективно и точно.
Заключение
Машинное обучение — это мощный инструмент, который можно использовать по-разному. Как видите, он уже используется во многих различных отраслях для повышения эффективности и точности. В будущем мы можем ожидать еще больше удивительных применений этой технологии.
