7 sposobów na zastosowanie machine learning
Nowe technologie Karol Jastar - 17-05-2020

7 sposobów na zastosowanie machine learning

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.

7 sposobów na zastosowanie machine learning

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.

7 sposobów na zastosowanie machine learning

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.