Uczenie maszynowe (ML) to zestaw narzędzi, które ułatwiają przewidywanie i podejmowanie decyzji na podstawie danych. W branży biznesowej można go również określić jako analizę predykcyjną. Poprawia proces uczenia się w taki sposób, by stał się automatyczny bez potrzeby interwencji człowieka. Sprawdź, gdzie znalazło zastosowanie.
Szybsze wprowadzanie danych
Zduplikowane i niedokładne dane to jeden z największych problemów, z jakimi borykają się firmy. Algorytmy modelowania predykcyjnego i ML znacznie zmniejszą ryzyko błędów wynikających z ręcznego wprowadzania danych. Usprawniają cały proces, wykorzystując dostępne dane.
Rozpoznawanie obrazu i wideo
Służy do rozpoznawania twarzy, wykrywania obiektów, tekstu (drukowanego i odręcznego), logo i punktów orientacyjnych. Można go również wykorzystać do wyszukiwania obrazów. Takie rozwiązanie stosują takie firmy jak Google, Pinterest, Shuttlerstock, eBay, Yelp, Apple, Amazon, czy Facebook.
Dynamiczne wyceny
To elastyczny sposób ustalania cen na podstawie takich czynników jak poziom zainteresowania klienta, popyt w momencie zakupu lub to, czy klient zaangażował się w kampanię marketingową. Wymaga to dużej ilości danych, jednak niektóre firmy, takie jak linie lotnicze i przedsiębiorstwa oferujące usługi share-share, z powodzeniem wdrożyły strategię dynamicznej optymalizacji cen.
Zalecenia dotyczące produktu/muzyki/filmy
Każda osoba ma inne preferencje, które dodatkowo zmieniają się z biegiem czasu. Firmy, takie jak Amazon, Netflix, czy Spotify wykorzystujące oceny i zaangażowanie z ogromnej liczby produktów, filmów, seriali, piosenek itp. Przewidują, co dany użytkownik chciałby kupić, obejrzeć, czy posłuchać.
Filtry spamu w poczcie e-mail
Większość filtrów jest kontekstowe. Ustala się je na podstawie zawartości skrzynki odbiorczej odpowiedniej dla konkretnego użytkownika.
Wykrywanie spamu było jednym z pierwszych problemów rozwiązanych przez Machine Learning. Kilka lat temu dostawcy poczty e-mail korzystali z technik opartych na regułach, by odfiltrować niechciane wiadomości. Jednak wraz z nadejściem ML, filtry antyspamowe ustanawiają nowe reguły, wykorzystując sieci neuronowe do usuwania spamu.
Lepsza segmentacja klientów i dokładne przewidywanie wartości w całym okresie użytkowania
Segmentacja klientów i prognozowanie wartości na całe życie to główne wyzwania, przed którymi stoją dziś marketingowcy. Pracownicy działu sprzedaży i marketingu mają dostęp do ogromnej ilości danych pochodzących z różnych kanałów. Mogą korzystać z informacji na temat potencjalnych klientów, osób odwiedzających strony internetowe i kampanii e-mailowych. Urządzenie maszynowe pozwala firmom lepiej przewidzieć prawdopodobieństwo konwersji.
Diagnoza medyczna
Jednym z zastosowań uczenia maszynowego w kontekście opieki zdrowotnej jest diagnostyka cyfrowa. ML może wykrywać wzorce niektórych chorób w elektronicznej dokumentacji pacjenta i informować specjalistów o wszelkich nieprawidłowościach. W tym sensie sztuczną inteligencję można porównać do drugiej pary oczu, która ocenia stan zdrowia pacjenta na podstawie wiedzy uzyskanej z dużych zbiorów danych.
