ПРОБУЖДАЮЩИЙ ЗВОНОК!!
Когда я был моложе, я думал, что жизнь — это просто серия случайных событий, лишенных какого-либо смысла, но как Data Scientist я должен признать, что иногда возникают закономерности!
Машинное обучение (ML) — это извлечение знаний из данных. Это область исследований на стыке статистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук.
В бизнесе или в любых других событиях происходящие транзакции не просто произвольны, они имеют закономерности, и, следовательно, модель машинного обучения может выявлять и оценивать риски и возможности.
Машинное обучение также помогает реализовать принцип Парето (правило 80/20), согласно которому 20% того, что вы делаете, представляет собой 80% результата этой конкретной деятельности.
Следовательно, машинное обучение с помощью методов агрегации данных и кластеризации помогает больше сосредоточиться на сегменте бизнеса, который даст больше навыков.
Машинное обучение применяется во всех отраслях, включая производство, розничную торговлю, здравоохранение и медико-биологические науки, путешествия и гостиничный бизнес, финансовые услуги, а также энергетику, сырье и коммунальные услуги.
Некоторые варианты использования включают в себя:
- Здравоохранение и науки о жизни: идентификация заболеваний, диагностика и удовлетворение рисков
- Производство: прогнозирование качества при техническом обслуживании и мониторинге состояния
- Розничная торговля: дополнительные продажи и кросс-канальный маркетинг
- Логистика: управление и маршрутизация доставки последней мили
- Финансовые услуги: анализ рисков и регулирование, такие как моделирование кредитного рейтинга.
- Анализ настроений: анализируйте сообщения или обзоры за определенный период времени о конкретном продукте, чтобы определить мнение определенной аудитории.
- Недвижимость: прогнозируйте рыночную стоимость недвижимости и прогнозируйте рыночные пузыри
Данные — это кровь любого бизнеса. Решения, основанные на данных, все больше определяют разницу между тем, чтобы идти в ногу с конкуренцией или еще больше отставать. Машинное обучение может стать ключом к раскрытию ценности корпоративных и клиентских данных и принятию решений, позволяющих компании оставаться впереди конкурентов.
А создавая точные модели, у организации больше шансов выявить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков, а также автоматизировать процессы.
- Проверьте: https://github.com/zuruoke?tab=repositories
