Βίντεο: Ποιες βιομηχανίες χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2024-01-18 08:23
Πλέον βιομηχανίες η εργασία με μεγάλα δεδομένα έχει αναγνωρίσει την αξία του Μηχανική Μάθηση τεχνολογία.
Η μηχανική μάθηση είναι ευρέως εφαρμόσιμη
- Η Βιομηχανία Υγείας.
- Ο κλάδος των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών.
- Η Λιανική Βιομηχανία.
- Η Αυτοκινητοβιομηχανία.
- Κυβερνητικές υπηρεσίες.
- Βιομηχανίες Μεταφορών.
- Βιομηχανίες Πετρελαίου & Αερίου .
Ως εκ τούτου, ποιες βιομηχανίες χρησιμοποιούν AI;
Καθένα από τα παρακάτω βιομηχανίες χρήσεις Όλα συμπεριλαμβάνονται με επαναστατικούς τρόπους.
Ανάλυση 7 βιομηχανιών που χρησιμοποιούν AI
- Υγεία και ιατρική.
- Εκπαίδευση.
- Εμπορία.
- Μικρή επιχείρηση.
- Λιανικό εμπόριο και ηλεκτρονικό εμπόριο.
- Δημόσιες σχέσεις (PR)
- Προσλήψεις και ανθρώπινο δυναμικό (HR)
Επιπλέον, ποιες βιομηχανίες θα ωφεληθούν περισσότερο από την τεχνολογία νευρωνικών δικτύων;
- 5 βιομηχανίες που βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στην Τεχνητή Νοημοσύνη και τη Μηχανική Μάθηση. Ο κόσμος κατευθύνεται προς την τεχνολογία για να διαβάσετε την εσωτερική φωνή που τρέχει στο μυαλό σας, να βιώσετε τον πιο αποτελεσματικό και πιο γρήγορο τρόπο για να ολοκληρώσετε μια εργασία.
- Μεταφορά.
- Φροντίδα υγείας.
- Χρηματοδότηση.
- Γεωργία.
- Λιανική και Εξυπηρέτηση Πελατών.
Λαμβάνοντας υπόψη αυτό, σε τι μπορεί να χρησιμοποιηθεί η μηχανική εκμάθηση;
Μηχανική μάθηση είναι μια εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης (AI) που παρέχει στα συστήματα τη δυνατότητα να μαθαίνουν και να βελτιώνονται αυτόματα από την εμπειρία χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Μηχανική μάθηση επικεντρώνεται στην ανάπτυξη προγραμμάτων ηλεκτρονικών υπολογιστών που μπορώ πρόσβαση σε δεδομένα και χρήση μαθαίνουν μόνοι τους.
Πώς μπορεί η μηχανική μάθηση να βελτιώσει τις επιχειρήσεις;
- Παροχή Εξατομικευμένης Εξυπηρέτησης Πελατών. Η μηχανική εκμάθηση έχει τη δυνατότητα να παρέχει εξατομικευμένη εξυπηρέτηση πελατών μαζί με τη μείωση του κόστους.
- Οπτικοποίηση δεδομένων & παρακολούθηση KPI.
- Βελτιωμένη διαχείριση οικονομικών.
- Καινοτομία Marketing & Management.
- Η διαδικασία πρόσληψης έγινε πιο απλή και βολική.
- Ανίχνευση Δόλιων Πρακτικών.
Συνιστάται:
Γιατί πρέπει να μάθετε μηχανική μάθηση;
Σημαίνει ότι μπορείτε να αναλύσετε τόνους δεδομένων, να εξάγετε αξία και να αντλήσετε πληροφορίες από αυτά και αργότερα να χρησιμοποιήσετε αυτές τις πληροφορίες για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη αποτελεσμάτων. Σε πολλούς οργανισμούς, ένας μηχανικός μηχανικής μάθησης συχνά συνεργάζεται με έναν επιστήμονα δεδομένων για καλύτερο συγχρονισμό των προϊόντων εργασίας
Τι είναι το σφάλμα γενίκευσης στη μηχανική μάθηση;
Σε εφαρμογές εποπτευόμενης μάθησης στη μηχανική μάθηση και στη θεωρία στατιστικής μάθησης, το σφάλμα γενίκευσης (γνωστό και ως σφάλμα εκτός δείγματος) είναι ένα μέτρο της ακρίβειας ενός αλγόριθμου σε θέση να προβλέψει τιμές αποτελέσματος για δεδομένα που δεν είχαν εμφανιστεί προηγουμένως
Τι είναι η μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας Python;
Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση με χρήση Python. Η μηχανική μάθηση είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης (AI) που παρέχει στους υπολογιστές τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Η μηχανική εκμάθηση εστιάζει στην ανάπτυξη Προγραμμάτων Υπολογιστών που μπορούν να αλλάξουν όταν εκτίθενται σε νέα δεδομένα
Γιατί πρέπει οι εταιρείες να χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση;
Η μηχανική εκμάθηση στις επιχειρήσεις βοηθά στη βελτίωση της επεκτασιμότητας των επιχειρήσεων και στη βελτίωση των επιχειρηματικών λειτουργιών για εταιρείες σε όλο τον κόσμο. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και οι πολυάριθμοι αλγόριθμοι ML έχουν κερδίσει τεράστια δημοτικότητα στην κοινότητα επιχειρηματικών αναλυτικών στοιχείων
Γιατί η μάθηση με βάση τα παραδείγματα ονομάζεται τεμπέλης μάθηση;
Η μάθηση που βασίζεται σε παραδείγματα περιλαμβάνει τον πλησιέστερο γείτονα, την τοπικά σταθμισμένη παλινδρόμηση και τις μεθόδους συλλογιστικής που βασίζονται σε περιπτώσεις. Οι μέθοδοι που βασίζονται σε περιπτώσεις αναφέρονται μερικές φορές ως μέθοδοι τεμπέλης μάθησης επειδή καθυστερούν την επεξεργασία έως ότου πρέπει να ταξινομηθεί ένα νέο παράδειγμα