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Per cosa possiamo utilizzare il machine learning?
Per cosa possiamo utilizzare il machine learning?

Video: Per cosa possiamo utilizzare il machine learning?

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Video: Cos'è il Machine Learning (Reti Neurali e A.I.) 2024, Marzo
Anonim

Qui condividiamo alcuni esempi di apprendimento automatico che usiamo ogni giorno e forse non abbiamo idea che siano guidati dal machine learning

  • Assistenti personali virtuali.
  • Previsioni durante il pendolarismo.
  • Videosorveglianza.
  • Servizi di social media.
  • Filtraggio di posta indesiderata e malware.
  • Assistenza clienti in linea.
  • Raffinamento dei risultati dei motori di ricerca.

Inoltre, per cosa puoi utilizzare il machine learning?

Con Machine Learning puoi eseguire le seguenti operazioni:

  • Immagine, testo, riconoscimento video.
  • Migliorare la sicurezza informatica (algoritmi basati sul Web per rilevare frodi, malware, riciclaggio di denaro, analisi del traffico Web, crimini informatici)
  • Migliore servizio clienti (IVR)
  • Migliori strutture sanitarie (rilevamento e prevenzione del diabete)

Allo stesso modo, cos'è l'apprendimento automatico e perché ne abbiamo bisogno? Apprendimento automatico è necessario per compiti che sono troppo complessi per essere codificati direttamente dagli umani. Alcuni compiti sono così complessi che è poco pratico, se non impossibile, per gli esseri umani elaborare esplicitamente tutte le sfumature e il codice per loro.

Successivamente, ci si potrebbe anche chiedere, quali sono i vantaggi dell'apprendimento automatico?

I 8 principali vantaggi aziendali dell'apprendimento automatico

  • Semplifica il marketing dei prodotti e aiuta a previsioni di vendita accurate.
  • Facilita previsioni e diagnosi mediche accurate.
  • Semplifica la documentazione dispendiosa in termini di tempo nell'immissione dei dati.
  • Migliora la precisione delle regole e dei modelli finanziari.
  • Rilevamento facile dello spam.

Qual è l'uso di ML?

Apprendimento automatico ( ML ) è lo studio scientifico degli algoritmi e dei modelli statistici che i sistemi informatici utilizzo per eseguire un compito specifico senza utilizzare istruzioni esplicite, basandosi invece su modelli e inferenze. È visto come un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale.

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