당신이 알아야 할 9가지 머신 러닝 애플리케이션

최근 몇 년 동안 기술의 눈부신 발전으로 기계 학습 응용 프로그램이 증가했습니다. 점점 더 머신 러닝 기술이 서비스로 이해되고 있습니다.

따라서 이미 시장과 산업에 혁명을 일으키고 프로세스를 자동화하고 더 효율적으로 만드는 많은 유틸리티가 있습니다. . 이러한 옵션을 알고 적용하는 것은 한 발 앞서서 노후화되지 않도록 하는 데 필수적입니다.

머신 러닝이란 무엇입니까

머신러닝 기계가 결과를 예측하고 스스로 데이터 기반 결정을 내리는 방법을 개발하는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다.

기계 학습을 통해 컴퓨터 팀은 프로세스를 개선할 수 있습니다. 자신의 경험과 입력한 데이터를 통해 학습합니다. 이러한 방식으로 특별히 프로그래밍되지 않은 모든 프로세스를 완벽하게 촉진합니다. 즉, 이러한 시스템은 프로세스를 자동화하고 사람의 개입이 필요하지 않습니다. 기계에 구체적인 지시를 내리기 위해.

기계 학습의 주요 응용 프로그램은 빅 데이터 분석과 관련이 있습니다. , 인간이 처리할 수 없는 작업이지만 컴퓨터 시스템은 그럼에도 불구하고 빠르게 수행할 수 있습니다.

이 정보를 통해 기계 학습 시스템은 위험과 기회를 식별할 수 있습니다. 데이터를 기반으로 가장 효율적이고 최선의 결정을 내립니다.

최고의 머신 러닝 애플리케이션

1. 금융 부문

올바른 인프라를 통해 기계 학습 시스템을 금융 서비스로 적용할 수 있습니다. 이미 프로세스 자동화, 클라이언트와 더 빠른 방식으로 상호 작용할 수 있는 챗봇 생성 또는 관리 작업 최적화에 적용되고 있습니다. 자연어 처리(문서에서 가장 중요한 정보를 추출)를 통해.

머신 러닝 애플리케이션에는 보안 강화도 포함됩니다. , 자금 세탁과 같은 사기 행위를 자동으로 감지합니다.

2. 가상 지원

가상 지원 다양한 분야에서 사용되는 기계 학습 응용 프로그램 중 하나입니다. 가상 비서는 자연어 처리를 사용합니다. (NLP) 사용자가 필요로 하는 것을 식별하기 위해 실행할 명령으로 변환합니다.

가장 인기 있는 애플리케이션 중 하나입니다. 2019년에 32억 5천만 명의 가상 비서가 사용되었다면 2023년까지 전 세계적으로 80억 개의 가상 비서가 사용될 것으로 추정됩니다.

3. 마케팅, 광고 및 소셜 네트워크

서비스로서의 기계 학습 시스템은 조직이 잠재 고객에게 다가갈 수 있는 능력에 혁명을 일으켰습니다. 따라서 예측 마케팅과 같은 새로운 분야는 태어났습니다.

예를 들어, 소셜 네트워크의 기계 학습 응용 프로그램은 사용자에게 새로운 우정이나 흥미로운 프로필, 관련 광고를 제안할 수 있는 알고리즘을 사용하여 증가하고 있습니다.

4. 보다 효율적인 이동 및 이동

머신 러닝을 서비스로 사용하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 GPS 애플리케이션의 등장입니다. 교통량이 더 많을 곳을 예측하고 가장 빠르고 가장 적절하며 효율적인 경로를 결정할 수 있습니다.

또한 가장 흥미로운 머신 러닝 애플리케이션 중 자율 주행에 이 시스템을 사용하는 차량이 개발되고 있습니다. . 기술이 거리나 위험을 계산하는 능력을 향상시키고 있지만, 이는 아직 초기 단계의 시스템입니다.

5. 건강 및 의학

의학 분야에서는 서비스로서의 머신 러닝 시스템이 질병을 조기에 발견할 수 있도록 하는 작업이 진행 중입니다. 또는 데이터 분석을 통해 진화를 예측합니다.

마찬가지로 보다 적절한 치료법을 기획하여 의학적 연구는 물론 환자 치료에도 적용할 예정입니다.

6. 향상된 커뮤니케이션

머신 러닝 시스템은 점점 더 소위 감정 분석을 적용할 수 있습니다. :언어적 분석을 통해 텍스트에서 주체성을 찾고 의미 추출 .

의사 소통 수준의 기계 학습 응용 프로그램은 또한 번역을 위한 언어 감지를 허용합니다. . 마찬가지로 음성 인식 기계 학습을 적용하여 텍스트로의 변환이 크게 향상되고 있습니다.

7. 보안

대체로 기계 학습은 많은 분야에서 안전성을 향상시킬 수 있는 서비스로 이해됩니다. 따라서 이 기술을 적용하여 보안 카메라 녹화에서 가장 관련성이 높은 정보를 감지할 수 있습니다. (예를 들어, 사람이 장면에 들어갈 때 얼굴을 감지하고 인식하거나 여러 프레임에서 같은 사람의 존재를 인식).

8. 산업 수준의 기계 학습 응용 프로그램

데이터에서 가치를 추출하고 기계 학습 애플리케이션에서 솔루션을 예측 및 제안하는 능력도 업계에 큰 영향을 미칩니다. 비용 절감, 프로세스 최적화 또는 더 안전하고 원활한 운영 인공 지능이 산업 환경에 가져올 수 있는 몇 가지 개선 사항입니다.

예를 들어 많은 산업 분야에서 이미 머신 러닝을 적용하여 예측 유지 관리를 지원하고 있습니다. . 따라서 기계 자체는 고장이 발생하기 전에 대응할 수 있으며, 이는 결과적으로 생산 중단으로 이어집니다.

9. 스마트 시티를 위한 머신 러닝 애플리케이션

많은 지방 자치 단체가 도시의 문제를 감지하고 그에 따라 솔루션을 개발할 수 있는 것은 매우 어렵습니다. 머신 러닝 덕분에 이러한 시스템은 많은 양의 데이터를 관리할 수 있습니다. (구조화 및 비구조화 모두) 비디오 녹화에서 소셜 미디어 댓글에 이르기까지 수집된 모든 데이터를 분석하여 각 문제에 대한 특정 솔루션 찾기 , 모든 솔루션이 유사한 문제에 대해 작동하는 것은 아니기 때문입니다. 이 모든 것을 통해 UNE 178108:2017 Intelligent Cities Standard를 준수할 수 있습니다. 이 표준은 IoT 노드로 고려하기 위한 특정 요구 사항을 요구합니다.

-수평성

-상호 운용성

-열기

-확장 가능

-보안

Nexus Integra와 같은 플랫폼은 이미 업계에서 IA 및 머신 러닝을 가능하게 만들고 있습니다. 이 시스템은 ML 시스템에 실시간으로 수천 개의 데이터와 과거 데이터를 제공하는 IoT 및 빅 데이터와 같은 기술을 결합하여 업계에서 직관적인 단일 플랫폼을 통해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 또한 ML Nexus Integra 모듈을 사용하면 전체 생산 프로세스에 쉽게 통합되어 간단한 방식으로 기계 학습 알고리즘의 생산성을 높일 수 있습니다.