Машинное обучение: развитие в геометрической прогрессии

С каждым годом количество данных демонстрирует экспоненциальный рост. На ручную обработку всех этих данных ушли бы века, но на помощь приходят когнитивные технологии, благодаря которым можно отделить до 75% полезной информации. Ежедневно мы встречаемся с алгоритмами машинного обучения, когда проверяем почту без спама, большая часть которого отфильтрована подобными методами, выбираем, какой фильм посмотреть на любимом сайте или в какой ресторан сходить. С помощью машинного обучения социальные сети формируют индивидуальную подборку новостей. Amazon, один из крупнейших интернет-магазинов, рекомендует пользователям тот или иной товар. Активно пользуются новыми технологиями крупные компании из тех отраслей бизнеса, где необходимо быстро и качественно обрабатывать большие объемы данных: от технических систем до действий персонала, выявлять сложные связи, чтобы вырабатывать варианты решений. Это позволяет облегчить принятие решения для человека, ответственного за процесс. К компаниям, которым было бы полезно использовать машинное обучение, можно отнести крупные производства, например представителей нефтяной промышленности. Это применимо как для эффективного использования технических систем, так и для оценки действий персонала банковской и строительной отраслей, тяжелого машиностроения и т. д. Также машинное обучение применимо в отраслях, где требуются освоение и понимание большого количества информации о новых разработках, учет накопленного опыта и присутствуют высокие риски при принятии решений. Большой потенциал использования когнитивных технологий существует в медицине, где они могут помочь спрогнозировать лучший вариант лечения для каждого пациента с учетом […]


Полная версия доступна только зарегистрированным пользователям !








 

ИД «Connect» © 2015-2019

Использование и копирование информации сайта www.connect-wit.ru возможно только с письменного разрешения редакции.

Техподдержка и обслуживание Роман Заргаров


Яндекс.Метрика
Яндекс.Метрика