🥇 ▷ 9+ новых методов машинного обучения для бизнеса

Следующая статья поможет вам: 9+ новых методов машинного обучения для бизнеса

Машинное обучение — это настоящий инструмент, который может извлекать ценные бизнес-идеи из доступных необработанных данных. Использование машинного обучения становится все более распространенным, поскольку отрасль все больше переходит на цифровые технологии.

Машинное обучение можно применять к различным видам деятельности, включая оптимизацию маркетинговых кампаний, обнаружение мошенничества и прогнозирование поведения клиентов.

Кроме того, будущие тенденции, события и возможности прогнозируются с использованием методов машинного обучения. Однако для этой задачи необходимы большие наборы данных. Специалисты по данным используют различные стратегии и методы машинного обучения, чтобы использовать их.

В этом блоге будут рассмотрены некоторые типичные приложения и преимущества машинного обучения для бизнеса. Вы также узнаете о Машинное обучение приемы и примеры. В этом блоге в качестве примеров также рассматриваются несколько реальных приложений машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Название ИИ (искусственного интеллекта), основанного на использовании данных для обучения на собственном опыте, называется МО (машинное обучение).

Основная идея обучающих систем в науке о данных состоит в том, чтобы дать компьютерам возможность понимать без явного программирования или вмешательства человека.

Это достигается за счет того, что компьютер постоянно получает прошлые данные и позволяет ему самостоятельно собирать новую информацию.

Машинное обучение: реальные примеры

Хотя многие методы искусственного интеллекта существуют уже некоторое время, только недавно массивные данные стали автоматически подвергаться повторяющимся быстрым математическим вычислениям.

Несколько известных приложений машинного обучения, которые вы, возможно, знаете, перечислены ниже:

Широко разрекламированный автомобиль Google, который сам себя водит, является ядром машинного обучения.
Приложения машинного обучения в повседневной жизни, такие как Amazon и Netflix предлагают онлайн-рекомендации.
Расследование мошенничества является одним из наиболее заметных и значительных применений в современном мире.
AppleHey Siri от компании Hey Siri — это один из самых значительных проектов машинного обучения, который когда-либо видел мир, и персональный цифровой помощник.
Google применил машинное обучение, чтобы ускорить поиск в Интернете. Недавнее распространение машинных технологий на Карты Google повысило полезность службы. Результаты поиска более точны, поскольку сложные алгоритмы идентифицируют названия улиц и объектов на изображениях, снятых транспортными средствами Street View.

Различные методы машинного обучения

Методы машинного обучения бывают разных форм, и в зависимости от типа данных, которым они подвергаются, все они работают по-разному. Ниже приведены некоторые стандартные методы машинного обучения:

контролируемое обучение

Этот метод использует помеченные наборы данных для прогнозирования или прогнозирования будущего. Он стремится получить знания из набора практических данных, используемых для прогнозирования результатов для новых данных.

Этот метод часто используется для задач категоризации, таких как определение того, является ли электронное письмо спамом, или прогнозирование вероятности того, что клиент уйдет.

Эта стратегия обучения выгодна, когда вы знаете, какой тип результата вы хотите получить. Например, у вас есть набор данных, в котором подробно описывается количество дождя, выпавшего в определенном месте за 200 лет в течение определенного сезона.

Вы хотите знать, сколько осадков ожидается в течение этого конкретного сезона в течение следующих 10 лет. В этом случае результат определяется на основе меток, присутствующих в исходном наборе данных: сезон, осадки, географическая область и год.

Неконтролируемое обучение

Обучение без учителя — это метод, использующий немаркированные данные для выявления закономерностей и взаимосвязей в данных без предварительного знания того, как эти данные должны выглядеть.

Он часто применяется для решения задач кластеризации, например, для объединения клиентов в группы на основе их моделей покупок.

Этот метод обучения классифицирует данные или выражает их тип, форму или структуру, чтобы пометить неразмеченные данные. Этот метод полезен, когда тип результата неясен.

Например, при использовании набора данных Facebook пользователей, вы можете классифицировать пользователей на основе их склонности к взаимодействию с сопоставимыми Facebook рекламные кампании. Набор данных в этом случае не помечен. При классификации пользователей компьютер будет искать общие черты между точками данных; следовательно, результат будет иметь метки.

Полуконтролируемое обучение

Этот метод сочетает в себе контролируемое и неконтролируемое обучение, в котором используются размеченные и неразмеченные данные. Включая некоторые немаркированные данные для обучения модели, этот метод повышает точность прогнозов, выдаваемых алгоритмами обучения с учителем.

Возьмем в качестве примера классификацию веб-контента. Требуется время и ресурсы для категоризации и классификации информации в Интернете.

В дополнение к алгоритмам искусственного интеллекта ему нужны человеческие ресурсы для организации миллиардов онлайн-страниц. В таких ситуациях модели полуконтролируемого обучения могут быть необходимы для выполнения задания.

Обучение с подкреплением

Этот метод часто применяется к проблемам принятия решений, таким как определение оптимального образа действий в конкретных обстоятельствах. Этот метод использует результат или результат в качестве эталона для определения следующего плана действий.

Например, вы разрабатываете самоуправляемый автомобиль для контроля за его соблюдением правил дорожного движения и соблюдением требований безопасности дорожного движения. При использовании обучения с подкреплением машина учится на практике и стратегиях подкрепления.

Алгоритм обеспечивает соблюдение транспортным средством правил дорожного движения, таких как движение по одной полосе и соблюдение ограничений скорости, а также предотвращает столкновение с людьми или животными на дороге.

Также проверьте: Машинное обучение — основы

Лучшие методы машинного обучения

Вот 10 лучших методов машинного обучения:

Поскольку линейная регрессия — это простой подход к машинному обучению, ученые часто используют его. Это выразительный статистический метод, который можно использовать для анализа тенденций, оценки прогнозов и прогнозирования поведения потребителей. Бизнес может выиграть от проведения линейного анализа и прогнозирования продаж в обозримом будущем.

Это одна из фундаментальных техник ИИ мл. Методы логистической регрессии используются для задач классификации, а не регрессии.

Вы можете увидеть дорожную карту возможных результатов для последовательности решений, используя дерево решений. Это позволяет компаниям взвешивать различные результаты, а затем делать простой выбор на основе выгодных для них факторов, таких как преимущества и вероятности.

И классификация, и регрессионные задачи выполняются с использованием методов опорных векторов.

При обсуждении вопросов классификации «Наивный байесовский подход» относится к примерам вероятностных методов машинного обучения, основанных на байесовской модели вероятности.

Алгоритм классификации KNN

Одним из лучших методов машинного обучения для начинающих является алгоритм KNN. Чтобы разделить данные на категории на основе различных критериев, они создают прогнозы на основе исторических данных, которые сейчас доступны.

Задачи кластеризации выполняются с помощью этой техники. Приложения для кластеризации K-средних включают группировку Facebook пользователей со схожими интересами и антипатиями, сегментация клиентов, покупающих товары электронной коммерции, кластеризация документов и т. д.

Алгоритмы случайного леса используют несколько деревьев решений для решения проблем классификации и регрессии.

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети — это ИИ машинного обучения, которые решают сложные задачи, моделируя нейронные функции и связи человеческого мозга.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети — это один из типов ИНС, специально предназначенный для последовательной обработки данных.

Заключение

Алгоритмы, используемые в машинном обучении, часто изучают наблюдения. Они идентифицируют шаблоны данных, сопоставляют входные данные с выходными и анализируют данные. По мере того как алгоритмы обрабатывают больше данных, их общая производительность прогнозирования улучшается.

Предприятия начинают осознавать потенциал машинного обучения. Не зря машинное обучение может предоставить компаниям множество преимуществ, которые могут повысить производительность, сократить расходы, помочь им сохранить конкурентоспособность и т. д.

Вы лучше поймете эту технологию и оцените, как она может вписаться в общую стратегию вашей компании, узнав о типичных случаях использования и преимуществах машинного обучения в бизнесе. Выберите методы искусственного интеллекта, которые лучше всего удовлетворят ваши потребности, чтобы дать толчок машинному обучению.

Читайте также: Почему Java — лучший выбор для разработки корпоративных приложений?

Table of Contents