რისთვის შეგვიძლია გამოვიყენოთ მანქანური სწავლება?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

აქ ჩვენ ვიზიარებთ მანქანათმცოდნეობის რამდენიმე მაგალითს, რომლებსაც ყოველდღიურად ვიყენებთ და, ალბათ, წარმოდგენაც არ გვაქვს, რომ ისინი ML-ით არის განპირობებული

• ვირტუალური პერსონალური ასისტენტები.
• პროგნოზები მგზავრობისას.
• ვიდეო მეთვალყურეობა.
• სოციალური მედიის სერვისები.
• ელ.ფოსტის სპამის და მავნე პროგრამის გაფილტვრა.
• ონლაინ მომხმარებელთა მხარდაჭერა.
• საძიებო სისტემის შედეგების დახვეწა.

უფრო მეტიც, რისთვის შეგიძლიათ გამოიყენოთ მანქანური სწავლება?

თქვენ შეგიძლიათ გააკეთოთ შემდეგი მანქანური სწავლებით:

• გამოსახულების, ტექსტის, ვიდეოს ამოცნობა.
• კიბერუსაფრთხოების გაუმჯობესება (ვებ ალგორითმები თაღლითობის, მავნე პროგრამების, ფულის გათეთრების, ვებ ტრაფიკის ანალიზი, კიბერდანაშაულების გამოსავლენად)
• უკეთესი კლიენტების მომსახურება (IVR)
• უკეთესი ჯანდაცვის ობიექტები (დიაბეტის გამოვლენა და პრევენცია)

ანალოგიურად, რა არის მანქანური სწავლება და რატომ გვჭირდება ის? მანქანათმცოდნეობა არის საჭირო ამოცანები, რომლებიც ზედმეტად რთულია ადამიანებისთვის უშუალოდ კოდირებისთვის. ზოგიერთი დავალება იმდენად რთულია, რომ ადამიანებისთვის არაპრაქტიკული, თუ არა შეუძლებელი, ყველა ნიუანსის შემუშავება და მათთვის ცალსახად კოდირება შეუძლებელია.

შემდგომში, შეიძლება ასევე იკითხოთ, რა სარგებელი მოაქვს მანქანათმცოდნეობას?

მანქანათმცოდნეობის 8 ბიზნეს უპირატესობა

• ამარტივებს პროდუქტის მარკეტინგს და ეხმარება გაყიდვების ზუსტ პროგნოზებში.
• ხელს უწყობს ზუსტ სამედიცინო პროგნოზებსა და დიაგნოზებს.
• ამარტივებს დროში ინტენსიურ დოკუმენტაციას მონაცემთა შეყვანისას.
• აუმჯობესებს ფინანსური წესებისა და მოდელების სიზუსტეს.
• სპამის მარტივი აღმოჩენა.

რა არის ML-ის გამოყენება?

მანქანათმცოდნეობა ( ML ) არის კომპიუტერული სისტემების ალგორითმებისა და სტატისტიკური მოდელების მეცნიერული შესწავლა გამოყენება შეასრულოს კონკრეტული დავალება აშკარა ინსტრუქციების გამოყენების გარეშე, ნაცვლად შაბლონებზე და დასკვნაზე დაყრდნობით. იგი განიხილება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი.