Иновативното приложение на машинното обучение в разработването на продукти

Без значение колко технологично разбира се светът, много често хората се озадачават в лабиринта на новите развиващи се и напреднали технологични тенденции. И винаги, когато се случи такава ситуация, хората по някакъв начин са намерили начин да я разберат и как да я използват в текущата ситуация. Това е нещо като случващо се между света и наскоро появилата се идея, наречена машинно обучение.

Нека започнем с разбирането какво всъщност представлява това машинно обучение:

По прост начин можем да кажем, че това е аналитичен и логически метод, който използва алгоритми, за да открие някои конкретни скрити модели на данни от голяма база данни. Цялата процедура е адаптивна, което означава, че в момента, в който се появят нови данни, моделите на машинно обучение променят и усъвършенстват своята прогноза.

Идеята за тази технология е нова за света, но тя вече доведе до забележителни промени в света на бизнеса, особено в продуктовите иновации. Въздействието на тази тенденция върху растежа и развитието на бизнеса е толкова голямо, че от големите бизнес предприятия до добре установените индустрии, всеки иска да отхапе отново от този горещ тост.

Защо машинното обучение превзема индустриите?

Машинното обучение е най-новото и модерно отношение на технологията в дигиталния пейзаж, което превръща нашата оценка на данни в по-ефективна и надеждна. Трансформационният усет на тази технологична тенденция е истинската причина за нейния забележителен ръст на популярност във финансовия сектор, здравеопазването и търговията на дребно. Помага на банките, застрахователните компании, инвеститорите, болниците да повишат своята производителност, пускайки нови иновативни услуги. Например, с появата на смарт часовниците, както лекарите, така и членовете на семейството могат да проследяват и наблюдават здравната телеметрия на възрастните хора. Собствениците на бизнес във финансовата индустрия, здравеопазването и търговията на дребно успяха да подобрят задоволителното ниво на своите клиенти и да управляват риска, просто чрез докосването на този страхотен процес.

Нека проучим как тази технология движи продуктовите иновации

Следват няколко чудесни примера за използване на концепцията за машинно обучение за по-добри продуктови иновации.

Сири и Кортана

Siri и Cortana са системи за гласово разпознаване, които използват машинно обучение, както и невронни мрежи, за да копират начина, по който хората взаимодействат. Скоро ще има подобрения, когато тези системи за гласово разпознаване ще открият фините разлики и семантиката на всеки език в света.

Разпознаване на лица във Facebook

Функцията „Маркет“ на Facebook е иновативен подарък на машинното обучение. Усъвършенстваният алгоритъм за разпознаване на лица помага на Facebook лесно да разпознава лицата в снимките и автоматично да маркира приятелите ви от ваше име.

PayPal

PayPal е платформа за обработка на онлайн плащания. PayPal използва алгоритъм за машинно обучение срещу измамни дейности. PayPal анализира данните на своите клиенти, за да оцени и прецени риска.

Uber

Uber също използва алгоритъм за машинно обучение, за да регулира часа на пристигане и местата за вземане на клиентите.

Гугъл преводач

Google Translate е най-използваната услуга за машинен превод по целия свят. Алгоритъмът за машинно обучение помага на софтуерната програма да отдели определени модели на език от милионите документи.

С появата на тази технологична тенденция можем да кажем, че светът се измества към златния век на науката и технологиите, а с него скоро ще отворим заключените врати на научната фантастика.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.