10 Kasus Penggunaan Pembelajaran Mesin Teratas yang Harus Diketahui Semua Orang

Dengan kata sederhana, kita dapat mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai ilmu yang mewakili perilaku manusia. Pembelajaran mesin adalah subdivisi yang tepat dari kecerdasan buatan yang berurutan untuk belajar. Ini adalah teori bahwa komputer dapat belajar tanpa otomatis untuk seluruh tanggung jawab yang diyakinkan. Berbagai hal seperti volume data yang terus bertambah, penyimpanan yang terjangkau, dan pemrosesan komputasi yang lebih kuat telah membutuhkan pembelajaran yang sempurna.

Ada berbagai contoh dan aplikasi untuk belajar baik dalam kehidupan sehari-hari maupun dalam bisnis. Dengan mulai bekerja dengan Teknologi Machine Learning, bisnis Kamu dapat berkembang dengan berbagai keunggulan dibandingkan persaingan. Dengan mengungkap lebih banyak wawasan dari Data bisnis, meningkatkan visibilitas ke dalam data, Meningkatkan efisiensi Proses Internal dan Eksternal, Memahami prospek bisnis dan pelanggan Kamu dengan lebih baik, dan sangat mengurangi biaya produksi. Berikut adalah 10 kasus penggunaan pembelajaran mesin teratas yang harus diketahui semua orang.

1) Keamanan Pribadi:

Dengan contoh sederhana, jika Kamu menghadiri acara publik besar, keamanan akan melalui hampir semua jenis jalur pemeriksaan keamanan. Tetapi Machine Learning adalah untuk membantu Kamu menyediakan aset untuk membantu menghindari alarm palsu. Tempat ini mungkin terlewatkan oleh penyaring manusia dalam keamanan di stadion, bandara, dan tempat lainnya. Itu dapat mempercepat proses secara sugestif untuk acara yang lebih aman.

2) Pemrosesan Bahasa Alami (NLP):

Semua NLP ini mulai digunakan di semua sumber aplikasi sebelumnya lintas disiplin. Algoritme pembelajaran mesin dapat bertahan dengan agen layanan pelanggan. Ini digunakan untuk menerjemahkan legalese yang tidak jelas dalam kontrak ke dalam bahasa sederhana untuk menyiapkan informasi.

3) Kesehatan:

Algoritma Pembelajaran Mesin dapat diproses untuk mendapatkan lebih banyak informasi tentang rekan-rekan manusia mereka. Ada satu kasus lagi di bidang kesehatan yaitu computer-assisted diagnosis (CAD). Ini dapat digunakan untuk tinjauan pemindaian mamografi wanita. Sistem ini ditemukan saat komputer mendeteksi 52% kanker dalam setahun. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk berkembang untuk maju dengan teknologi baru.

Baca juga: 15 Sumber Teratas untuk Kumpulan Data Machine Learning

4) Personalisasi Pemasaran:

Jika Kamu ingin menjual lebih banyak, Kamu harus memahami persyaratan pelanggan dan karenanya Kamu harus melayani dengan produksi yang lebih baik. Pemasaran adalah fondasi terbesar di balik personalisasi pemasaran.

Misalnya, jika Kamu mencari sesuatu secara online, dan memiliki pengalaman mengunjungi toko online dan menemukan produk yang Kamu butuhkan tetapi Kamu melewatkan untuk membeli. Dan setelah beberapa hari tepat produk itu Kamu lihat lagi di iklan digital di seluruh web. Itu disebut Personalisasi Pemasaran. Beberapa perusahaan dapat mempersonalisasi pelanggan dengan mengirimkan email ke pelanggan yang diterima.

5) Keamanan data:

Saat ini, Malware adalah masalah besar yang berkembang pesat. Sesuai perusahaan intelijen institusional mengatakan bahwa setiap malware baru cenderung memiliki kode yang sama dengan malware sebelumnya. Hanya beberapa dari mereka yang dapat diubah dari iterasi ke iterasi.

Jadi, tidak ada masalah belajar dengan variasi 2-10%, juga dimungkinkan untuk file malware dengan akurasi sempurna. Dalam algoritma Machine Learning dapat merujuk pada pola bagaimana data dapat diakses dari cloud.

6) Otomatisasi Proses:

Otomatisasi proses cerdas (IPA) hadir dengan otomatisasi dan kecerdasan buatan. Algoritma ini dapat digunakan dalam mengotomatisasi penilaian risiko asuransi dari mengotomatisasi pekerjaan entri data manual. Machine Learning cocok untuk setiap situasi di mana keputusan manusia memerlukan batasan, pola, dan batasan yang ditetapkan.

Kami dapat mengucapkan terima kasih kepada teknologi kognitif seperti visi mesin, pemrosesan bahasa alami, Mesin dapat meningkatkan otomatisasi dan pembelajaran mendalam untuk belajar melakukannya dengan lebih baik untuk menyesuaikan perubahan. Sebagian besar solusi otomatisasi proses Cerdas yang sudah menggunakan ML di luar otomatisasi sederhana.

Ini akan membantu dalam bisnis yang lebih luas daripada penghematan biaya yang mencakup penggunaan yang lebih baik dalam peralatan mahal atau karyawan yang sangat terampil, Tindakan dan keputusan yang sempurna dan benar, inovasi produk dan layanan. Ini akan ditemukan di perusahaan membebaskan pekerja manusia untuk memperhatikan peningkatan produk, layanan dan inovasi.

Baca juga: 6 Algoritma Regresi Teratas yang Harus Diketahui Setiap penggemar Machine Learning

7) Pencarian Daring:

Pencarian Online teknik pembelajaran mesin yang paling berguna. Mesin pencari Google dan pesaing lainnya terus meningkatkan apa yang dipahami mesin pencari sesuai kebutuhan bisnis. Pencarian online akan mengeksekusi produk dan layanan pada pencarian di Google, tugas program akan melihat bagaimana Kamu merespons hasil pasar.

Misalnya, jika Kamu melalui hasil teratas dan tetap berada di halaman yang sama dengan yang Kamu klik, itu berarti penelusuran itu benar menurut pemirsa. Tetapi Kamu tidak tinggal di halaman yang sama dan Kamu mengklik halaman kedua atau mengetik kata kunci lain tanpa mengklik salah satu hasil, Program dapat diasumsikan bahwa mesin pencari tertentu tidak melayani dengan benar sesuai hasil yang Kamu inginkan. Dalam skenario ini, program dapat belajar dari kesalahan mereka dan akan memberikan hasil yang akurat di masa depan.

8) Deteksi Penipuan:

Pembelajaran mesin akan membantu bisnis mendapatkan kasus potensial yang lebih baik untuk mendeteksi skenario penipuan di berbagai bidang. PayPal adalah contoh terbaru dari ini. PayPal menggunakan pembelajaran mesin untuk mendapatkan pencucian uang. Perusahaan ini memiliki alat untuk membandingkan jutaan transaksi. Perusahaan memiliki alat yang membandingkan jutaan yang dapat secara tepat membedakan antara penjual dan pembeli yang sah.

9) Mobil Pintar:

Smart Car merupakan teknologi terbaru yang akan hadir dengan Machine Learning. Fitur ini tidak hanya akan mendesain ke internet of things, tetapi juga dapat mempelajari tentang pemiliknya dan lingkungannya. Ini akan disesuaikan dengan fungsi Internal, Seperti Audio, Suhu, Posisi Kursi, dll. Ini juga akan memberikan saran waktu nyata tentang kondisi jalan dan lalu lintas.

10) Perdagangan Keuangan:

Banyak orang bersemangat untuk mengetahui di pasar saham dapat dilakukan setiap hari karena berbagai alasan. Ketika datang untuk bekerja pada sejumlah besar data dan kecepatan kerja, Manusia Tidak Dapat bersaing untuk melakukan perdagangan.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment