10 примеров использования ML в повседневной жизни
Машинное обучение активно используется в разных сферах: для распознавания лиц и речи, в банковских операциях, на биржах, в медицинских диагностических системах, на смартфонах и в социальных сетях. Оно помогает автоматизировать процессы, улучшать точность прогнозов и создавать персонализированные рекомендации, повышая общую эффективность и удобство для пользователей.
Машинное обучение (МО) — это направление искусственного интеллекта (ИИ), в котором машины учатся на основе данных и прошлого опыта, распознавая шаблоны и делая прогнозы. Сегодня эта отрасль стоит 21 миллиард долларов и, по прогнозам, к 2029 году вырастет до 209 миллиардов долларов. Вот несколько примеров использования машинного обучения в реальной жизни, которые стали частью нашего повседневного быта.
Машинное обучение в маркетинге и продажах
По данным Forbes, отделы маркетинга и продаж уделяют больше внимания ИИ и МО, чем любые другие отделы компаний. Маркетологи используют машинное обучение для генерации потенциальных клиентов, анализа данных, онлайн-поисков и оптимизации поисковых систем (SEO). Например, многие используют его, чтобы связываться с пользователями, которые оставили товары в корзине или покинули сайт.
Алгоритмы МО и науки о данных используются на сайтах, таких как Amazon, Netflix и StitchFix, чтобы рекомендовать пользователям товары и контент на основе их вкусов, истории просмотров и покупок. Машинное обучение также помогает создавать персонализированные маркетинговые кампании, определяя, какие предложения могут заинтересовать конкретного клиента. Затем оно может адаптировать маркетинговые материалы под эти интересы. Кроме того, МО позволяет внимательно следить за кампанией, проверяя показатели открытия писем и переходов по ссылкам, а также другие метрики.
Алгоритмы МО и науки о данных используются на сайтах, таких как Amazon, Netflix и StitchFix, чтобы рекомендовать пользователям товары и контент на основе их вкусов, истории просмотров и покупок. Машинное обучение также помогает создавать персонализированные маркетинговые кампании, определяя, какие предложения могут заинтересовать конкретного клиента. Затем оно может адаптировать маркетинговые материалы под эти интересы. Кроме того, МО позволяет внимательно следить за кампанией, проверяя показатели открытия писем и переходов по ссылкам, а также другие метрики.
Примеры использования в сфере обслуживания клиентов
Машинное обучение не только понимает, что говорят клиенты, но и распознает их тон и может направить их к подходящим сотрудникам службы поддержки. Голосовые запросы используют обработку естественного языка (NLP) и анализ настроений для распознавания речи.
Текстовые запросы обычно обрабатываются чат-ботами, виртуальными агентами, которые многие компании размещают на своих интернет-магазинах. Такие чат-боты обеспечивают немедленное внимание к клиентам, даже если их много одновременно, и работают круглосуточно, что способствует более позитивному клиентскому опыту.
Компании используют машинное обучение для мониторинга социальных сетей и других источников отзывов и комментариев клиентов. Также МО помогает компаниям прогнозировать и уменьшать отток клиентов (процент потери клиентов), что является распространённым использованием больших данных.
Текстовые запросы обычно обрабатываются чат-ботами, виртуальными агентами, которые многие компании размещают на своих интернет-магазинах. Такие чат-боты обеспечивают немедленное внимание к клиентам, даже если их много одновременно, и работают круглосуточно, что способствует более позитивному клиентскому опыту.
Компании используют машинное обучение для мониторинга социальных сетей и других источников отзывов и комментариев клиентов. Также МО помогает компаниям прогнозировать и уменьшать отток клиентов (процент потери клиентов), что является распространённым использованием больших данных.
Персональные ассистенты и голосовые помощники
Машинное обучение обеспечивает работу виртуальных личных ассистентов или голосовых помощников, таких как Alexa от Amazon и Siri от Apple. Эта технология включает распознавание речи, преобразование речи в текст, обработку естественного языка (NLP) и преобразование текста в речь. Когда кто-то задаёт вопрос виртуальному помощнику, машинное обучение ищет ответ или вспоминает похожие вопросы, заданные ранее.
Машинное обучение также используется в мессенджер-ботах, таких как те, что работают в Facebook Messenger и Slack. В Facebook Messenger машинное обучение обеспечивает работу чат-ботов для обслуживания клиентов. Компании настраивают чат-ботов, чтобы обеспечивать быстрые ответы, предлагать карусели изображений и кнопки призыва к действию, помогать клиентам находить ближайшие варианты или отслеживать посылки, а также осуществлять безопасные покупки. Facebook также использует машинное обучение для мониторинга чатов в Messenger на предмет мошенничества или нежелательных контактов, например, когда взрослый отправляет множество запросов на добавление в друзья или сообщений людям младше 18 лет.
В Slack машинное обучение обеспечивает обработку видео, транскрипцию и создание субтитров в реальном времени, которые легко искать по ключевым словам, и даже помогает предсказывать потенциальную текучесть сотрудников. Некоторые компании также настраивают чат-ботов в Slack, используя машинное обучение для ответа на вопросы и запросы.
Машинное обучение также используется в мессенджер-ботах, таких как те, что работают в Facebook Messenger и Slack. В Facebook Messenger машинное обучение обеспечивает работу чат-ботов для обслуживания клиентов. Компании настраивают чат-ботов, чтобы обеспечивать быстрые ответы, предлагать карусели изображений и кнопки призыва к действию, помогать клиентам находить ближайшие варианты или отслеживать посылки, а также осуществлять безопасные покупки. Facebook также использует машинное обучение для мониторинга чатов в Messenger на предмет мошенничества или нежелательных контактов, например, когда взрослый отправляет множество запросов на добавление в друзья или сообщений людям младше 18 лет.
В Slack машинное обучение обеспечивает обработку видео, транскрипцию и создание субтитров в реальном времени, которые легко искать по ключевым словам, и даже помогает предсказывать потенциальную текучесть сотрудников. Некоторые компании также настраивают чат-ботов в Slack, используя машинное обучение для ответа на вопросы и запросы.
Фильтрация электронных писем
Алгоритмы машинного обучения в Gmail от Google автоматически сортируют электронные письма клиентов в категории "Основные", "Социальные" и "Промоакции", а также обнаруживают и перенаправляют спам в папку "Спам". Помимо правил почтовых приложений, инструменты машинного обучения могут автоматизировать управление электронной почтой, классифицируя письма и направляя их к нужным людям для более быстрого ответа, перемещая вложения в нужное место и так далее. Например, инструменты автоматизации управления почтой, такие как Levity, используют машинное обучение для идентификации и классификации писем при их поступлении с помощью алгоритмов классификации текста. Это позволяет составлять персонализированные ответы в зависимости от категории, что экономит время, а такая настройка может помочь улучшить ваш коэффициент конверсии.
Машинное обучение и примеры использования в сфере кибербезопасности
Существует четыре способа использования машинного обучения в кибербезопасности:
1. Машинное обучение и распознавание лиц используются в методах аутентификации для защиты безопасности предприятия.
2. Антивирусные программы могут использовать ИИ и машинное обучение для обнаружения и блокировки вредоносного ПО.
3. Обучение с подкреплением использует машинное обучение для тренировки моделей, чтобы они могли выявлять и реагировать на кибератаки и обнаруживать вторжения.
4. Алгоритмы классификации машинного обучения также используются для маркировки событий как мошенничество, классификации фишинговых атак и многого другого.
1. Машинное обучение и распознавание лиц используются в методах аутентификации для защиты безопасности предприятия.
2. Антивирусные программы могут использовать ИИ и машинное обучение для обнаружения и блокировки вредоносного ПО.
3. Обучение с подкреплением использует машинное обучение для тренировки моделей, чтобы они могли выявлять и реагировать на кибератаки и обнаруживать вторжения.
4. Алгоритмы классификации машинного обучения также используются для маркировки событий как мошенничество, классификации фишинговых атак и многого другого.
Машинное обучение в финансах
Машинное обучение и глубокое обучение широко используются в банковской сфере, например, для обнаружения мошенничества. Банки и другие финансовые учреждения обучают модели машинного обучения распознавать подозрительные онлайн-транзакции и другие нестандартные операции, которые требуют дополнительной проверки. Банки и кредиторы также используют алгоритмы классификации и предсказательные модели машинного обучения для определения, кому предоставлять кредиты.
Многие биржевые сделки также используют машинное обучение. ИИ и машинное обучение анализируют десятилетия данных о фондовом рынке, чтобы прогнозировать тренды и рекомендовать, покупать или продавать акции. Машинное обучение также может проводить алгоритмическую торговлю без участия человека. Около 60-73% торгов на фондовом рынке выполняется алгоритмами, которые могут торговать в больших объемах и на высокой скорости. Алгоритмы машинного обучения могут предсказывать шаблоны, улучшать точность, снижать затраты и уменьшать риск человеческой ошибки.
Некоммерческая технологическая организация Change Machine сотрудничала с IBM для создания рекомендательной системы на основе ИИ с использованием IBM Cloud Pak® for Data, которая помогает финансовым консультантам находить финтех-продукты, наиболее подходящие для целей их клиентов. «Сотрудничество с IBM научило нас использовать наши данные по-новому и строить структуру для создания и управления моделями машинного обучения», — сказал Дэвид Баустиста, директор по развитию продуктов в Change Machine.
Многие биржевые сделки также используют машинное обучение. ИИ и машинное обучение анализируют десятилетия данных о фондовом рынке, чтобы прогнозировать тренды и рекомендовать, покупать или продавать акции. Машинное обучение также может проводить алгоритмическую торговлю без участия человека. Около 60-73% торгов на фондовом рынке выполняется алгоритмами, которые могут торговать в больших объемах и на высокой скорости. Алгоритмы машинного обучения могут предсказывать шаблоны, улучшать точность, снижать затраты и уменьшать риск человеческой ошибки.
Некоммерческая технологическая организация Change Machine сотрудничала с IBM для создания рекомендательной системы на основе ИИ с использованием IBM Cloud Pak® for Data, которая помогает финансовым консультантам находить финтех-продукты, наиболее подходящие для целей их клиентов. «Сотрудничество с IBM научило нас использовать наши данные по-новому и строить структуру для создания и управления моделями машинного обучения», — сказал Дэвид Баустиста, директор по развитию продуктов в Change Machine.
Машинное обучение в здравоохранении
Развитие машинного обучения привело к обучению машин распознаванию образов, что теперь иногда используется в радиологии. Компьютерное зрение с ИИ часто применяется для анализа маммограмм и раннего выявления рака легких. Врачи, оценивающие маммограммы на предмет рака груди, пропускают 40% случаев рака, и машинное обучение может улучшить этот показатель. Машинное обучение также используется для классификации опухолей, поиска переломов костей, которые трудно увидеть невооруженным глазом, и обнаружения неврологических расстройств.
Машинное обучение иногда используется для анализа медицинских записей пациентов и их исходов с целью создания новых планов лечения. В генетических исследованиях, модификации генов и секвенировании генома машинное обучение помогает определить, как гены влияют на здоровье. Оно может выявлять генетические маркеры и гены, которые будут или не будут реагировать на определенное лечение или лекарство, а также те, которые могут вызвать серьезные побочные эффекты у некоторых людей. Эти продвинутые аналитические методы могут привести к созданию персонализированных рекомендаций по лечению или медикаментам.
Открытие и производство новых лекарств, которое традиционно проходит через длительные, дорогие и сложные испытания, можно ускорить с помощью машинного обучения. Pfizer использует возможности машинного обучения IBM Watson для выбора лучших кандидатов для клинических испытаний в своих исследованиях иммуно онкологии. Geisinger Health System применяет ИИ и машинное обучение к своим клиническим данным, чтобы помочь предотвратить смертность от сепсиса. Они работают с командой IBM Data Science and AI Elite для создания моделей, которые прогнозируют, какие пациенты находятся в наибольшей группе риска развития сепсиса, что помогает приоритизировать уход, снижать рискованные и дорогие госпитализации и уменьшать смертность от сепсиса.
Машинное обучение иногда используется для анализа медицинских записей пациентов и их исходов с целью создания новых планов лечения. В генетических исследованиях, модификации генов и секвенировании генома машинное обучение помогает определить, как гены влияют на здоровье. Оно может выявлять генетические маркеры и гены, которые будут или не будут реагировать на определенное лечение или лекарство, а также те, которые могут вызвать серьезные побочные эффекты у некоторых людей. Эти продвинутые аналитические методы могут привести к созданию персонализированных рекомендаций по лечению или медикаментам.
Открытие и производство новых лекарств, которое традиционно проходит через длительные, дорогие и сложные испытания, можно ускорить с помощью машинного обучения. Pfizer использует возможности машинного обучения IBM Watson для выбора лучших кандидатов для клинических испытаний в своих исследованиях иммуно онкологии. Geisinger Health System применяет ИИ и машинное обучение к своим клиническим данным, чтобы помочь предотвратить смертность от сепсиса. Они работают с командой IBM Data Science and AI Elite для создания моделей, которые прогнозируют, какие пациенты находятся в наибольшей группе риска развития сепсиса, что помогает приоритизировать уход, снижать рискованные и дорогие госпитализации и уменьшать смертность от сепсиса.
Машинное обучение и транспорт
Машинное обучение активно используется в транспортной сфере. Например, Google Maps использует алгоритмы машинного обучения для проверки текущей дорожной обстановки, определения самого быстрого маршрута, предложения мест для посещения поблизости и оценки времени прибытия.
Приложения для совместных поездок, такие как Uber и Lyft, используют машинное обучение для подбора пассажиров и водителей, установки цен, анализа дорожной обстановки и, как Google Maps, для оптимизации маршрута и прогнозирования времени прибытия.
Компьютерное зрение является основой для самоуправляемых автомобилей. Необучаемый алгоритм машинного обучения позволяет таким автомобилям собирать данные с камер и датчиков, чтобы понимать, что происходит вокруг, и принимать решения в реальном времени о необходимых действиях.
Приложения для совместных поездок, такие как Uber и Lyft, используют машинное обучение для подбора пассажиров и водителей, установки цен, анализа дорожной обстановки и, как Google Maps, для оптимизации маршрута и прогнозирования времени прибытия.
Компьютерное зрение является основой для самоуправляемых автомобилей. Необучаемый алгоритм машинного обучения позволяет таким автомобилям собирать данные с камер и датчиков, чтобы понимать, что происходит вокруг, и принимать решения в реальном времени о необходимых действиях.
Машинное обучение в смартфонах
Машинное обучение активно используется в наших смартфонах. Алгоритмы машинного обучения управляют распознаванием лиц, которое мы используем для разблокировки телефонов. Они также обеспечивают работу голосовых помощников, таких как Siri от Apple, Alexa от Amazon, Google Assistant и Cortana от Microsoft, которые устанавливают будильники и составляют сообщения, используя обработку естественного языка (NLP) для распознавания нашей речи и правильного ответа.
Компании также используют машинное обучение в камерах смартфонов. Машинное обучение анализирует и улучшает фотографии с помощью классификаторов изображений, обнаруживает объекты (или лица) на фото и даже может использовать искусственные нейронные сети для улучшения или расширения фотографии, предсказывая, что находится за её границами.
Компании также используют машинное обучение в камерах смартфонов. Машинное обучение анализирует и улучшает фотографии с помощью классификаторов изображений, обнаруживает объекты (или лица) на фото и даже может использовать искусственные нейронные сети для улучшения или расширения фотографии, предсказывая, что находится за её границами.
Машинное обучение и приложения
Сегодня мы видим множество примеров использования машинного обучения на платформах социальных сетей:
- Социальные сети, такие как Facebook, автоматизируют предложения по тегам друзей с помощью распознавания лиц и изображений. Алгоритмы машинного обучения определяют лицо в своей базе данных и предлагают пользователю отметить этого человека.
- LinkedIn использует машинное обучение для фильтрации новостной ленты, рекомендаций по трудоустройству и предложений подключиться к другим пользователям.
- Spotify использует модели машинного обучения для создания рекомендаций песен.
- Google Translate использует обработку естественного языка (NLP) для перевода слов на более чем 130 языков. Для некоторых языков он может предоставлять переводы через фото, голос в режиме "разговора" и с помощью живого видеоизображения в режиме дополненной реальности.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024