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机器学习是否掌握成功实现自动化的关键?

    新的计算技术促进了我们日常生活中的一系列新刺激。我们实际上与AI学习应用程序进行交互,而没有意识到这一点。从无人驾驶汽车到Netflix电影推荐,欺诈检测再到购物推荐,一切都体现了机器学习的精髓。
人工智能
 
    机器学习(ML)是信息技术(IT)的主要支柱之一,可以定义为人工智能的子集。它们是一组功能强大的算法和模型,使计算机无需进行编程即可学习。机器学习已广泛应用于各个行业,以获取关键业务见解以解决业务问题。机器学习并不是一个全新的概念,已经有20多年的历史了。
 
    大量和种类繁多的数据的可用性,负担得起的数据存储以及便宜且功能强大的计算处理,导致对机器学习的兴趣重新兴起。
 
    技巧
 
    诸如回归,聚类,集成方法,转移学习,分类,自然语言处理,神经网络和深度学习,词嵌入等机器学习技术被应用于大量数据以检索有价值的信息。它们用于多种与安全性相关的过程,例如人脸检测,语音识别,图像分类,信号诊断等。
 
    机器学习正在医疗,政府,汽车,BFSI等多个行业中以惊人的速度获得认可。大多数行业产生大量数据,并且已经能够认识到机器学习技术的潜力。
 
    通过实时研究数据,组织可以更有效地工作。近年来,机器学习取得了令人兴奋的进步,从而增强了其在广泛应用程序中的功能。机器学习的算法进步和其他进步有望支持一系列领域中潜在的变革性进步。
 
    行业实例
 
    在医疗保健领域,机器学习推动了系统的发展,这些系统正在帮助医生更有效地诊断并为患者量身定制治疗方案。
 
    通过识别数据中的重要见识,技术在金融服务行业中发挥着至关重要的作用。它们通过广泛的数据挖掘来帮助防止欺诈和发现机会。金融服务中的机器学习可以使用网络监视来识别具有高风险配置文件的客户,或查明欺诈行为的警告信号。
 
    零售业一直是采用机器学习技术的领先者。机器学习使推荐消费者购买商品的网站成为可能,机器学习通过分析购买或购买模式来做到这一点。在零售业中,机器学习用于实施营销活动,定制客户购物经验,价格优化,商品供应计划等。
 
    石油和天然气机器学习的用例非常广泛,并且还在不断扩展。当前的一些用例包括简化油的分配,预测传感器故障,分析地下的矿物以及确定新的能源。
 
    运输行业正在利用机器学习来实现模式和趋势,以提高路线的效率。机器学习是物流和其他运输公司的重要工具。
 
    机器学习是计算机科学发展最快的领域之一。它提高了我们的分析能力,挑战了我们对诸如隐私和同意之类的关键概念的理解。

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