Тот, кто мало что знает о машинном обучении или искусственном интеллекте, может подумать, что он используется только в роботах и ​​машинах. Это правда, как показывает большинство научно-фантастических фильмов, но вы не поверите, как много нового дает нам машинное обучение и как часто мы используем его в повседневной жизни.

Допустим, вам нужна информация на случайную тему, например, компьютер. Первое место, куда вы бы посмотрели, это Google, верно? Он найдет всю информацию по ключевому слову, которое вы искали, и отсортирует ее по релевантности. Если бы не Google, вам пришлось бы просмотреть десятки или сотни книг и статей, чтобы найти ответ. Вам не нужно отмечать каждого человека на фотографии, которую вы публикуете на Facebook. Сайт автоматически распознает людей на фотографии и отметит их для вас. Это сэкономит вам много времени, не так ли?

Все они не были бы там, чтобы помочь вам, если бы не было машинного обучения.

Как мы познаем мир. Машинное обучение используется iPhone, Google, Facebook, Quora, Netflix, Skype, Artificial Assistants, Amazon, современными телефонными системами, eBay, алгоритмической торговлей и Twitter. Без машинного обучения мы бы не выжили в эпоху подключений.

Не будем забывать о современных способах остановить мошенничество, защитить сеть, найти террористов и заставить машины останавливаться самостоятельно.

Теперь, когда мы знаем, что жизнь была бы намного сложнее без машинного обучения, давайте посмотрим на некоторые вещи, которые мы используем каждый день и которые управляются машинным обучением. Перейдем в мир игр. На PS4 и Xbox есть очки виртуальной реальности, которые добавляют в игры совершенно новый уровень детализации. Когда вы двигаете головой в реальном мире, она движется точно так же и в виртуальном мире, что обеспечивает отличный игровой опыт.

Существует также игра с управлением жестами, в которой вы двигаете руками, чтобы управлять игрой. Машинное обучение отслеживает движения вашего тела и делает соответствующие движения в игре. В игре FIFA ваш противник имеет тенденцию меняться в зависимости от вашей стратегии или того, как вы играете. Это тоже делается с помощью машинного обучения.

Вы сделали много покупок на Amazon, поэтому давайте рассмотрим некоторые способы использования машинного обучения. Допустим, вы покупаете официальную футболку на Amazon. Как только вы это сделаете, сайт предложит классическую обувь, галстуки, блейзеры и другую одежду, которая к ним подойдет. Это еще один пример системы, которая использует машинное обучение для внесения предложений. Цена каждого товара на Amazon постоянно меняется в зависимости от того, насколько люди этого хотят. Это делается с помощью алгоритмов машинного обучения.

Сегментация клиентов — одна из самых важных вещей для платформ электронной коммерции. Машинное обучение помогает им различать клиентов по тому, что они покупают, как часто они покупают и что другие люди говорят о них. Это помогает компаниям заботиться о своих клиентах и ​​удовлетворять их потребности.

Давайте поговорим о приложении, которое вы используете каждый день, чтобы заставить его работать вовремя: uber caps. Если вы уже использовали Uber, вы, вероятно, заметили, что приложение предлагает места, которые вы, возможно, захотите посетить, исходя из того, где вы были раньше. Когда вы берете долю, как приложение следит за тем, чтобы выбранное вами такси ехало по тому же маршруту, по которому вы едете? На это может повлиять множество факторов, таких как расстояние, трафик и рейтинги. Машинное обучение позаботится обо всем.

Несмотря на то, что список длинный, можно с уверенностью сказать, что машинное обучение в настоящее время является распространенной технологией.

Будущее машинного обучения
Машинное обучение стало способом решения сложных бизнес-задач для каждой организации практически во всех отраслях, будь то здравоохранение, товары народного потребления или розничная торговля; вы можете найти алгоритмы машинного обучения, используемые повсюду. Если верить многочисленным статистическим данным, вполне вероятно, что почти все отрасли примут методы работы на основе алгоритмов и ускорят их обработку. Машинное обучение — это путь в будущее, и те, кто решит пропустить этот шаг в эволюции, могут быть уверены, что их время подходит к концу.

Чтобы узнать больше такого контента, посетите: https://bit.ly/3ijY5Gt.