知っておくべき9つの機械学習アプリケーション

近年のテクノロジーの目まぐるしい進歩により、機械学習アプリケーションは倍増しています。ますます、機械学習テクノロジーはサービスとして理解されています。

したがって、市場や業界に革命をもたらし、プロセスを自動化してより効率的にする多くのユーティリティがすでに存在します。 。これらのオプションを理解して適用することは、一歩先を進み、退行に陥らないようにするために不可欠です。

機械学習とは

機械学習 は人工知能（AI）のブランチであり、マシンが結果を予測し、独自のデータベースの意思決定を行うことを学習する方法を開発しています。

機械学習を通じて、コンピューターチームはプロセスを改善することができます 彼ら自身の経験と入力されたデータから学ぶことによって。このように、特別にプログラムされていなくても、プロセスを完全に容易にします。言い換えれば、これらのシステムはプロセスを自動化し、人間の介入の必要性を排除します マシンに特定の指示を与えるため。

機械学習の主な用途は、ビッグデータの分析と関係があります。 、人間には管理できないタスクでありながら、コンピュータシステムは迅速に実行できます。

この情報を通じて、機械学習システムはリスクと機会を特定することができます データに基づいて最善かつ最も効率的な決定を下します。

最高の機械学習アプリケーション

1。金融セクター

適切なインフラストラクチャを通じて、機械学習システムを金融サービスとして適用することが可能です。これはすでにプロセスの自動化、クライアントとのより迅速な対話を可能にするチャットボットの生成、または管理作業の最適化に適用されています。 自然言語処理（ドキュメントから最も重要な情報を抽出することができます）を介して

機械学習アプリケーションには、セキュリティの強化も含まれています 、マネーロンダリングなどの不正行為を自動的に検出するため。

2。仮想支援

仮想支援 は、幅広い分野で使用されている機械学習アプリケーションの1つです。バーチャルアシスタントは自然言語処理を使用します （NLP）ユーザーが何を必要としているかを特定するには、それを実行するコマンドに変換します。

これは最も人気のあるアプリケーションの1つです。2019年に32億5000万の仮想アシスタントが使用されていた場合、2023年までに世界中で80億の仮想アシスタントが使用されると推定されます。

3。マーケティング、広告、ソーシャルネットワーク

サービスとしての機械学習システムは、潜在的な顧客に到達する組織の能力に革命をもたらしました。したがって、予測マーケティングなどの新しいブランチ 生まれました。

例として、ソーシャルネットワークの機械学習アプリケーションは増え続けており、ユーザーに新しい友情や興味深いプロファイルを提案できるアルゴリズムや、関連する広告があります。

4。より効率的な移動と移動

サービスとしての機械学習の最も一般的な用途の1つは、GPSアプリケーションの登場です。 トラフィックが増える場所を予測し、最も速く、最も適切で効率的なルートを決定することができます。

さらに、最も興味深い機械学習アプリケーションの中で、このシステムを自動運転に使用する車両が開発されています。 。この技術は距離や危険を計算する能力を向上させていますが、これらはまだ初期段階のシステムです。

5。健康と医学

医学の分野では、サービスとしての機械学習システムが病気を早期に発見できるようにするための作業が行われています。 または、データ分析を通じてそれらの進化を予測します。

同様に、より適切な治療法の計画を通じて、医学研究だけでなく患者のケアにも適用することが計画されています。

6。コミュニケーションの改善

機械学習システムは、いわゆる感情分析を適用できるようになっています。 ：テキストの主観性を見つけ、言語分析を通じてその意味を抽出します 。

コミュニケーションレベルの機械学習アプリケーションでは、翻訳用の言語の検出も可能です。 。同様に、音声認識 機械学習を適用することで、テキストへの変換が大幅に改善されています。

7。セキュリティ

機械学習は、多くの分野で安全性を向上させることができるサービスとして大部分が理解されています。したがって、このテクノロジーを適用して、防犯カメラの録画で最も関連性の高い情報を検出することができます。 （たとえば、人間がシーンに入ると、顔を検出してそれを認識したり、複数のフレームで同じ人物の存在を認識したりします）。

8。産業レベルの機械学習アプリケーション

データから価値を抽出し、機械学習アプリケーションからソリューションを予測して提案する機能も、業界に大きな影響を与えます。コストの削減、プロセスの最適化、またはより安全でスムーズな運用 人工知能が産業環境にもたらすことができる改善の一部です。

例として、多くの業界はすでに機械学習を適用して予知保全を可能にしています 。したがって、マシン自体は、障害が発生する前に反応することができ、それが生産の中断につながります。

9。スマートシティ向けの機械学習アプリケーション

多くの自治体が自分たちの街の問題を発見し、それに応じて解決策を開発できるようにすることは非常に困難です。機械学習のおかげで、これらのシステムは大量のデータを管理できます （構造化および非構造化の両方）ビデオ録画からソーシャルメディアのコメントまで、収集されたすべてのデータを分析して、各問題の特定の解決策を見つけるのに役立ちます 、すべてのソリューションが同様の問題に対して機能するわけではないため。これらすべてにより、IoTノードとして検討するための特定の要件を必要とするUNE 178108：2017インテリジェントシティ標準に準拠することが可能です。

-水平性

-相互運用性

-開く

-スケーラブル

-セキュリティ

Nexus Integraなどのプラットフォームは、すでにIAと機械学習を業界で可能にしています。このシステムは、IoTやビッグデータなどのテクノロジーを組み合わせて、MLシステムにリアルタイムと履歴データの両方から数千のデータを提供し、業界が直感的に使用できる単一のプラットフォームを通じてより良い意思決定を行えるようにします。さらに、ML Nexus Integraモジュールを使用すると、機械学習アルゴリズムの生産性を簡単な方法で実現し、生産プロセス全体に簡単に統合できます