Roboti dosud nepřevzali svět, navzdory tomu, co nás naučila sci-fi popkultura konce 20. století. Zatímco všechna tvrzení se nesplnila, strojové učení je nyní přítomno téměř ve všech sférách společnosti. V mnoha různých průmyslových odvětvích se počítače a systémy AI stávají zdatnými v široké škále úkolů - sedm aplikací strojového učení, které jsme se zabývali v tomto článku, je jen špičkou ledovce.
Mezi mnoha aplikacemi se strojové učení ukázalo jako prospěšné v:
Nalezení a diagnostika nemocí, které jsou obvykle obtížně diagnostikovatelné, je jednou z hlavních aplikací strojového učení ve zdravotnictví. Typické příklady zahrnují genetická onemocnění a různé druhy rakoviny, které je obtížné odhalit v raných stádiích.
Například, nyní zaniklý Projekt IBM Watson Genomics nabídl velmi dobrý příklad toho, jak kognitivní výpočty a sekvenování nádorů založené na genomu mohou vést k mnohem rychlejší diagnostice. Podobně již Berg, známá biofarmaceutická společnost, použila strojové učení k vytváření ošetření pro různé stavy, včetně onkologie.
The Program Predict od P1Vital, což znamená Predicting Response to Depression Treatment, je další vynikající ilustrací aplikací strojového učení ve zdravotnictví.
Rozpoznávání obrazu je běžnou praxí. Všimli jste si funkce automatického rozpoznávání scény a obličeje v aplikaci galerie na vašem smartphonu? K tomu bylo použito strojové učení. Totéž platí pro funkce sociálních médií, jako je automatické označování přátel.
Zvažte Technologie Facebook DeepFace, což doporučuje, aby přátelé byli označeni na obrázcích. Moderní tajné sledovací systémy používané některými vládami po celém světě spoléhají také na rozpoznávání obrazu pomocí strojového učení.
Rozpoznávání obrazu založené na strojovém učení má využití i ve zdravotnictví. Chybějící i malý detail během mnoha léčebných postupů by mohlo mít katastrofální účinky. Detekci obrazu lze použít při skenování a rentgenových snímcích k nalezení i těch nejmenších rozdílů mezi dvěma body. Tato metoda je zvláště výhodná pro přesné sledování vývoje virové infekce nebo šíření nádoru.
Bez ohledu na okolnosti se očekává, že umělá inteligence překoná lidského řidiče v autonomních vozidlech. Algoritmy strojového učení jsou v této situaci užitečné, protože umožňují autonomním vozidlům okamžitě rozhodovat.
Palubní počítač samořídících automobilů, jako je Tesla Model S nebo Ford F-150, využívá strojové učení ke zpracování dat z různých senzorů. To má zaručit, že ADAS dokáže bezpečně a přesně interpretovat prostředí kolem vozidla. Tento datový tok používá systém k regulaci směru a rychlosti vozidla. Data jsou také zpracovávána pro další klíčové úkoly, jako je detekce a sledování objektů, vnímání a předpovídání.
Strojové učení je stále efektivnější při ochraně našich online transakcí a odhalování podvodů. Funguje obzvláště dobře při odhalování podvodných aktivit zahrnujících použití phishingu, falešných účtů a ID.
Aby bylo možné navrhnout pravidla rizika, algoritmy strojového učení jsou vyškoleny na historických datech pro detekci podvodů. Tato pravidla lze použít k zabránění uživatelům v provádění konkrétních akcí, které byly označeny jako podezřelé, jako jsou neoprávněná přihlášení, potenciální krádež identity, podvodné transakce atd.
Datoví vědci obvykle poskytují obrovské množství záznamů o předchozích podvodech a padělcích modelu strojového učení. Aby se minimalizovala falešná pozitiva, označují také případy nepodvodu. Návrhy pravidel jsou obvykle přesnější s více daty, se kterými lze pracovat.
Hlavními příklady aplikací strojového učení v podnikání jsou doporučení produktů na webech elektronického obchodování a zábavních platformách. „Systémy doporučení“, které produkují a distribuují tato doporučení, používají algoritmy strojového učení k rozdělení zákaznické základny podle uživatelských informací a trendů chování. Historie procházení, lajky, sdílení a další akce uživatelů se používají ke shromažďování informací o uživatelích a vzorcích chování.
IVA jsou počítačové systémy, které využívají strojové učení k porozumění přirozenému jazyku nebo lidskému jazyku a odpovídajícím způsobem reagují. Každá otázka je prezentována výběrem odpovědí s výběrem odpovědí z více odpovědí od těchto chytrých asistentů AI. Mohou také dešifrovat záměr uživatele z volného textu.
IVA, také známé jako virtuální zákaznické asistenti, jsou stále více využívány v automatizované zákaznické podpoře. To umožňuje uživatelům vyjádřit stroji i velmi specifické obavy stejným způsobem, jakým by to dělali člověku.
IVA by měly být chápány jako odlišné od chatbotů. Jsou mnohem inteligentnější a schopní porozumět mluvenému jazyku. Naproti tomu většina chatbotů zapojuje uživatele tím, že poskytuje přímé možnosti odpovědi ano/ne.
Nyní, když jsou rozšířenější produkty bez kódu, můžete vytvořit IVA za pouhých 15 minut.
Využití strojového učení při obchodování s akciemi a kryptoměnami se také rozšiřuje. Interní výpočty a analýzy jsou prováděny sofistikovanými algoritmy strojového učení. Získaná data pomáhají obchodníkům při moudrých rozhodnutích.
Přesněji řečeno, strojové učení je užitečné pro identifikaci signálů v alternativních a finančních datech. Pomocí těchto signálů pak lze provést vývoj a zpětné testování systematických strategií.
Aplikace strojového učení se stávají převládajícími v mnoha aspektech naší společnosti. Mnohem více než o čem jsme hovořili výše, analýza sentimentu, sběr dat a klasifikace v kosmologii, studie mořského života, inženýrství, vojenská inteligence a dokonce i digitální umění jsou některé další běžné aplikace.
Každý den, jak se umělá inteligence rozšiřuje, je možný další technologický pokrok. Vzhledem k důležitosti a relevanci této technologie, má smysl, abyste se o ní poučili - a dobře využívali ML pro vaše podnikání.
Bez jasného plánu, který bude formovat vaše úsilí, nemůžete překonat výzvy digitální transformace, kterým v určitém okamžiku zaručeně čelíte. Není žádným překvapením, že více než třetina vedoucích pracovníků tvrdí, že nedostatek strategie digitální transformace brání podnikům v dosažení jejich plného digitálního potenciálu. Je zřejmé, co musíte udělat, ale možná nevíte, jak vytvořit strategii digitální transformace.
Read More
Budoucnost smluv spočívá v automatizaci a inteligentní smlouvy vedou. Tyto digitální nástroje mění průmyslová odvětví tím, že dohody jsou bezpečnější, jasnější a efektivnější. Není divu, že se očekává, že globální trh inteligentních kontraktů dosáhne do roku 2032 12,55 miliardy dolarů. Zajímá vás, jak může tato úžasná technologie prospět vašemu podnikání? Pojďme to zjistit!
Read More
Technologie nikdy nestojí na místě a my vždy hledáme další velkou věc. Každý rok se na scénu objevuje spousta nových a vylepšených knihovek React, z nichž každá soupeří o pozornost vývojářů. Jak postupujeme do roku 2024, podívejme se na pět nejpopulárnějších knihovek React, na které musí každý vývojář dávat pozor.
Read More
