Die 9 maschinellen Lernanwendungen, die Sie kennen sollten

Mit dem schwindelerregenden technologischen Fortschritt der letzten Jahre haben sich die Anwendungen für maschinelles Lernen vervielfacht. Maschinelles Lernen wird zunehmend als Dienstleistung verstanden.

Daher gibt es bereits eine Reihe von Versorgungsunternehmen, die Märkte und Industrie revolutionieren, Prozesse automatisieren und effizienter machen . Die Kenntnis und Anwendung dieser Optionen ist unerlässlich, um immer einen Schritt voraus zu sein und nicht zu veralten.

Was ist maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der Wege entwickelt, wie Maschinen lernen können, Ergebnisse vorherzusagen und ihre eigenen datenbasierten Entscheidungen zu treffen.

Durch maschinelles Lernen können Computerteams Prozesse verbessern indem sie aus ihrer eigenen Erfahrung und den eingegebenen Daten lernen. Auf diese Weise erleichtern sie perfekt jeden Prozess, ohne speziell dafür programmiert zu werden. Mit anderen Worten, diese Systeme automatisieren Prozesse und machen menschliches Eingreifen überflüssig um der Maschine spezifische Anweisungen zu geben.

Die Hauptanwendungen des maschinellen Lernens haben mit der Analyse von Big Data zu tun , eine Aufgabe, die für Menschen nicht zu bewältigen wäre und die Computersysteme dennoch schnell erledigen können.

Durch diese Informationen sind maschinelle Lernsysteme in der Lage, Risiken und Chancen zu erkennen und treffen Sie die besten und effizientesten Entscheidungen auf der Grundlage von Daten.

Die besten Anwendungen für maschinelles Lernen

1. In der Finanzbranche

Durch die richtige Infrastruktur ist es möglich, maschinelle Lernsysteme als Dienstleistung im Finanzbereich einzusetzen. Es wird bereits eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren, Chatbots zu generieren, die eine schnellere Interaktion mit Kunden ermöglichen, oder die Verwaltungsarbeit zu optimieren durch natürliche Sprachverarbeitung (die es schafft, die wichtigsten Informationen aus Dokumenten zu extrahieren).

Anwendungen für maschinelles Lernen umfassen auch erhöhte Sicherheit , da sie betrügerische Praktiken wie Geldwäsche automatisch erkennen.

2. Virtuelle Assistenz

Virtuelle Hilfe ist eine der maschinellen Lernanwendungen, die in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt wird. Virtuelle Assistenten verwenden Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um zu identifizieren, was der Benutzer braucht, und es in auszuführende Befehle umzuwandeln.

Es ist eine der beliebtesten Anwendungen:Wenn 2019 3,25 Milliarden virtuelle Assistenten im Einsatz waren, werden bis 2023 schätzungsweise 8 Milliarden virtuelle Assistenten weltweit im Einsatz sein.

3. Marketing, Werbung und soziale Netzwerke

Systeme für maschinelles Lernen als Service haben eine Revolution in der Fähigkeit von Unternehmen ausgelöst, potenzielle Kunden zu erreichen. So entstehen neue Branchen wie Predictive Marketing wurden geboren.

Beispielsweise vervielfachen sich maschinelle Lernanwendungen in sozialen Netzwerken mit Algorithmen, die in der Lage sind, Benutzern neue Freundschaften oder interessante Profile sowie relevante Werbung vorzuschlagen.

4. Effizientere Bewegungen und Reisen

Eine der häufigsten Anwendungen von maschinellem Lernen als Dienst ist das Aufkommen von GPS-Anwendungen in der Lage, vorherzusagen, wo es mehr Verkehr geben wird, und die schnellste, geeignetste und effizienteste Route zu bestimmen.

Darüber hinaus werden unter den interessantesten Anwendungen des maschinellen Lernens Fahrzeuge entwickelt, die dieses System für autonomes Fahren verwenden . Obwohl die Technologie ihre Fähigkeit zur Berechnung von Entfernungen oder Gefahren verbessert, befinden sich diese Systeme noch im Anfangsstadium.

5. Gesundheit und Medizin

In der Medizin wird daran gearbeitet, dass maschinelle Lernsysteme als Service Krankheiten früh erkennen können oder ihre Entwicklung durch Datenanalyse vorhersagen.

Ebenso ist geplant, es in der medizinischen Forschung sowie in der Patientenversorgung durch die Planung geeigneterer Therapien anzuwenden.

6. Verbesserte Kommunikation

Maschinelle Lernsysteme sind zunehmend in der Lage, sogenannte Stimmungsanalysen anzuwenden :Die Subjektivität in einem Text finden und seine Bedeutung durch linguistische Analyse extrahieren .

Anwendungen des maschinellen Lernens auf kommunikativer Ebene ermöglichen auch die Erkennung von Sprachen für die Übersetzung . Ebenso Spracherkennung und ihre Umwandlung in Text werden durch die Anwendung von maschinellem Lernen stark verbessert.

7. Sicherheit

Maschinelles Lernen wird weitgehend als Dienstleistung verstanden, die die Sicherheit in vielen Bereichen verbessern kann. Somit ist es möglich, diese Technologie anzuwenden, um die relevantesten Informationen in Aufzeichnungen von Überwachungskameras zu erkennen (z. B. wenn ein Mensch die Szene betritt, ein Gesicht erkennt und es wiedererkennt oder die Anwesenheit derselben Person in mehreren Frames).

8. Anwendungen des maschinellen Lernens auf industrieller Ebene

Die Fähigkeit, Wert aus Daten zu extrahieren, Lösungen aus maschinellen Lernanwendungen vorherzusagen und vorzuschlagen, hat ebenfalls einen großen Einfluss auf die Branche. Niedrigere Kosten, Prozessoptimierung oder sicherere und reibungslosere Abläufe sind einige der Verbesserungen, die künstliche Intelligenz in die industrielle Umgebung bringen kann.

Beispielsweise wenden viele Branchen bereits maschinelles Lernen an, um vorausschauende Wartung zu ermöglichen . So können die Maschinen selbst reagieren, bevor es zu Ausfällen kommt, die wiederum zu Produktionsunterbrechungen führen.

9. Anwendungen des maschinellen Lernens für intelligente Städte

Vielen Kommunen fällt es sehr schwer, die Probleme ihrer Stadt zu erkennen und entsprechende Lösungen entwickeln zu können. Dank maschinellem Lernen können diese Systeme eine große Datenmenge verwalten (sowohl strukturiert als auch unstrukturiert) von Videoaufzeichnungen bis hin zu Kommentaren in sozialen Medien, wobei alle gesammelten Daten analysiert werden, um spezifische Lösungen für jedes Problem zu finden , da nicht alle Lösungen für ähnliche Probleme funktionieren. Mit all dem ist es möglich, den Intelligent Cities Standard UNE 178108:2017 zu erfüllen, der bestimmte Anforderungen für seine Berücksichtigung als IoT-Knoten erfordert:

-Horizontalität

-Interoperabilität

-Öffnen

-Skalierbar

-Sicherheit

Plattformen wie Nexus Integra machen IA und maschinelles Lernen bereits für die Industrie möglich. Dieses System kombiniert Technologien wie IoT und Big Data, die die ML-Systeme mit Tausenden von Daten sowohl in Echtzeit als auch aus ihren historischen Daten füttern, um es der Industrie zu ermöglichen, bessere Entscheidungen über eine einzige Plattform mit intuitiver Nutzung zu treffen. Darüber hinaus ermöglicht es mit seinem ML Nexus Integra-Modul die Produktivität der maschinellen Lernalgorithmen auf einfache Weise und lässt sich leicht in den gesamten Produktionsprozess integrieren