Machine Learning
Machine Learning – zastosowanie w różnych branżach
Algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane między innymi do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktów na podstawie historii zakupów klientów. Ich działanie widać również w social mediach, gdzie takie propozycje pomagają użytkownikom odnaleźć interesujące treści. W finansach Machine Learning jest wykorzystywany do przewidywania rynków giełdowych, wykrywania oszustw czy oceny ryzyka kredytowego. Natomiast w sektorze zdrowia, algorytmy ML pomagają lekarzom w diagnozowaniu chorób, przewidywaniu epidemii czy tworzeniu spersonalizowanych planów leczenia. Innym obszarem jest branża transportowa, gdzie uczenie maszynowe pomaga w optymalizacji tras, przewidywaniu opóźnień czy zarządzaniu flotą.
Machine learning co to za technologia?
Machine Learning (ML) określany jako uczenie maszynowe, to technologia, która daje komputerom umiejętność uczenia się bez konieczności programowania ich w tym zakresie. To proces, w którym algorytmy budują model oparty o zebrane dane, identyfikują wzorce i podejmują działania z minimalną ingerencją człowieka. Są w stanie nauczyć się sekwencji decyzji i na tej podstawie przewidywać wyniki oraz usprawniać procedury. W praktyce, Machine Learning jest w stanie, na podstawie analizy tysięcy wiadomości, rozpoznać spam w e-mailach.
Machine Learning co to jest i jakie ma ograniczenia?
Algorytmy uczenia maszynowego są stosowane do rozwiązania szeregu problemów biznesowych. Jednak mimo swoich wielu możliwości, Machine Learning nie jest bez ograniczeń. Wymaga on dużych ilości danych do nauki, a to jest zazwyczaj czasochłonnym procesem. Kolejnym wyzwaniem jest bias w uczeniu maszynowym, czyli uprzedzenia i tendencyjność, które mogą wpłynąć na wyniki modeli. Ograniczenie może stanowić również fakt, że nie wszystkie problemy mogą być rozwiązane za pomocą tej technologii. W niektórych przypadkach proste podejścia statystyczne sprawdzi się po prostu dużo lepiej i będzie bardziej efektywne.
Deep Learning co to i jak przyspiesza rozwój w sztucznej inteligencji
Synergia pomiędzy głębokim uczeniem i sztuczną inteligencją przenosi możliwości technologiczne na zupełnie nowy poziom. Dzięki Deep Learning można tworzyć systemy, które potrafią samodzielnie analizować, nauczyć się i wyciągnąć wnioski z bardzo skomplikowanych danych, jak na przykład obrazy, dźwięki czy nawet teksty.
Ma to zastosowanie w wielu dziedzinach – od tworzenia zaawansowanych systemów przetwarzania języka naturalnego, przez rozwijanie inteligentnych systemów rozpoznawania obrazów, aż po wdrażanie skomplikowanych systemów rekomendacji w cyfrowym handlu detalicznym. Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak nowoczesna technologia może przyspieszyć rozwój Twojego biznesu, skontaktuj się z nami!