Inteligentne aplikacje
(machine learning)
Machine Learning pomaga firmom automatycznie pozyskiwać wiedzę z różnych źródeł danych. Pomaga lepiej w zrozumieniu klientów, jak i w spersonalizowaniu wrażeń klientów czy zautomatyzowaniu i usprawnianiu procesów biznesowych.
Jakie korzyści przynosi sztuczna inteligencja?
1
Szybsze podejmowanie decyzji
Korzystaj z zaawansowanych algorytmów do automatyzacji procesów, aby usprawnić podejmowanie decyzji.
2
Innowacja i rozwój
Zapoznaj się z wzorcami danych dla uwolnienia nowych możliwości innowacji i wzrostu.
3
Zdolność adaptacji
Szybkość, z jaką dane mogą być tworzone i aktualizowane przez modele uczenia maszynowego, jest znacznie lepsza niż ludzie mogą sobie poradzić.
4
Przyśpieszenie działalności
Twórz szybsze przepływy pracy, wydajne procesy biznesowe dzięki sztucznej inteligencji i szybciej skaluj swoją firmę.
Największą zaletą uczenia maszynowego są możliwości samodzielnego uczenia się i skalowalność - dzięki czemu aplikacje SaaS mogą korzystać z algorytmów dla tysięcy klientów. Z racji tego, że ML uczy się historii wszystkich użytkowników, daje niesamowite możliwości. Np. korzystanie z systemu rekomendacji opartego na preferencjach każdej osoby.
W praktyce obecnie używa się rozwiązań opartych o uczenie maszynowe i głębokie w robotyce, automatyce, w procesach produkcyjnych, przy kontroli jakości, agregacji danych, do identyfikacji osób i obiektów, rozpoznawania głosu, czyli wszędzie tam, gdzie istnieje potrzeba automatyzacji procesów lub zadań. Machine learning jest również bardzo użyteczny w branży e-commerce
Uczenie maszynowe stosowane jest w różnych sektorach:
finanse (fin-tech)
edukacja
e-commerce
handel detaliczny
nieruchomości
branża wycieczkowa
technologia
opieka zdrowotna
media
Techniki wykorzystujące machine learning
Algorytmy uczenia maszynowego znajdują naturalne wzorce w danych, które generują wgląd i pomagają podejmować lepsze decyzje i przewidywania. Rozważ użycie uczenia maszynowego, gdy masz skomplikowane zadanie lub problem z dużą ilością danych i dużą ilością zmiennych, ale bez istniejącej formuły lub równania.1
Modelowanie predykcyjne
Modelowanie predykcyjne jest procesem wykorzystującym eksplorację danych i prawdopodobieństwo prognozowania wyników. Każdy model składa się z wielu predyktorów, które są zmiennymi, które mogą mieć wpływ na przyszłe wyniki. Po zebraniu danych dla odpowiednich predyktorów sformułowano model statystyczny.
- Prognoza wartości cyklu życia klienta
- Wykrywanie anomalii / oszustw
- Dynamiczne ustalanie cen
- Prognozowanie popytu
2
Przetwarzanie tekstu
Przetwarzanie języka szeroko odnosi się do badania i rozwoju systemów komputerowych, które mogą interpretować mowę i tekst, tak jak ludzie naturalnie mówią i ją piszą. Komunikacja między ludźmi jest czasem frustrująca i niewyraźna
- Analityka profili mediów społecznościowych
- Inteligentne chaty
- Analiza nastrojów
- Kategoryzacja dokumentów
3
Wizja komputerowa
Wizja komputerowa dotyczy automatycznego pobierania, analizy i zrozumienia użytecznych informacji z jednego obrazu lub sekwencji obrazów. Polega ona na opracowaniu podstaw teoretycznych i algorytmicznych w celu osiągnięcia automatycznego zrozumienia wizualnego.
- Wykrywanie obiektów
- Przetwarzanie obrazu i wideo
- Indeksowanie treści
- Segmentacja scen
Technologie używane w machine learningu
