Einführung in Anwendungen des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge von Data Science oder Künstlicher Intelligenz, bei der Maschinen aus früheren Erfahrungen lernen, um Entscheidungen zu treffen, anstatt deterministische regelbasierte Systeme. In Zeiten des Internets, in denen Petabytes an Daten überflutet werden, sind die Anwendungen und Möglichkeiten des maschinellen Lernens unbegrenzt. Vom Online-Streaming Ihrer Lieblingssendungen bis zur Stabilisierung von Space Shuttles ist maschinelles Lernen allgegenwärtig. In diesem Artikel werden die Anwendungen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen des Betriebs erörtert.
Anwendungen basierend auf der Branche
Lassen Sie uns die Verwendungszwecke des maschinellen Lernens anhand der Branche einordnen
1. Herstellung
Als Industrie ist das Verarbeitende Gewerbe das Rückgrat jeder gesunden Wirtschaft. Durch optimierte Ressourcenplanung zur Verkürzung der Markteinführungszeit trägt maschinelles Lernen zur Transformation des verarbeitenden Gewerbes bei.
2. Marketing
In einer Welt von über 25 Milliarden vernetzten Geräten spielt maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle für das personalisierte digitale Marketing. Die Vorhersage von Anzeigenklicks, das Anzeigen relevanter Anzeigen für Kunden, das Identifizieren von Zielkunden, die Abwanderungsanalyse usw. sind wichtige Anwendungen des maschinellen Lernens im Marketingbereich.
3. Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen ist wahrscheinlich der Sektor, in dem künstliche Intelligenz wundersame Auswirkungen haben wird. Das Gesundheitswesen ist in der Vergangenheit stark von manuellen Eingriffen und hochqualifizierten Fachkräften abhängig. In der heutigen Welt können wir dank maschinellem Lernen datenbasierte Entscheidungen treffen, die Krankheiten vorbeugen, die Diagnose von Patienten verbessern, die Erkennung von Ursachen beschleunigen usw. Die Technologiegiganten Google, Facebook, Qualcomm usw. investieren Milliarden in ML-basierte Lösungen Gesundheitsforschung.
4. Digitale Medien und Unterhaltung
Maschinelles Lernen hat enorme Anwendungsmöglichkeiten in den Bereichen digitale Medien, soziale Medien und Unterhaltung. Personalisierte Empfehlungen (z. B. Youtube-Videoempfehlungen), Nutzerverhaltensanalysen, Spam-Filterung, Analyse sozialer Medien und Überwachung sind einige der wichtigsten Anwendungen des maschinellen Lernens.
5. E-Commerce
Fortschritte beim maschinellen Lernen sind auch ein wesentlicher Bestandteil der heutigen E-Commerce-Transformation. Wenn wir eine E-Commerce-Website durchsuchen, werden personalisierte Empfehlungen angezeigt, die durch inhaltsbasiertes oder kollaboratives Filtern erzielt werden. Wahrscheinlich ist die Verfügbarkeit großer Benutzerdaten der Grund, warum E-Commerce-Giganten im Wettbewerb die Nase vorn haben als Einzelhändler. Maschinelles Lernen wird auch im Modedesign eingesetzt. Der indische E-Commerce-Riese Myntra hat mehrere Marken, die von Deep-Learning-Systemen entwickelt wurden.
6. Energie
Energie ist einer der Kernsektoren, in denen Lösungen für maschinelles Lernen große Unterschiede mit sich bringen. Die Vorhersage des Energieverbrauchs und der Anforderungen, die dynamische Wartung der Kosten pro Einheit sowie die Analyse der Lebensdauer der Hardware sind Teil der maschinellen Lernanwendungen in diesem Sektor. Sie werden auch zur Verwaltung alternativer Energieressourcen verwendet.
7. Bank- und Finanzwesen
In einer digitalen Wirtschaft hilft maschinelles Lernen Banken und anderen Finanzorganisationen, sich vor Betrug, Geldwäsche, illegaler Aufdeckung von Finanzmärkten, der Identifizierung wertvoller Kunden usw. zu schützen. Darüber hinaus unterstützt es Finanzorganisationen bei der Vorhersage von Aktienmärkten, der Bedarfsprognose und bietet den Banken personalisierte Banklösungen Kunden usw.
8. Automobil
Ein Automobil ist ein weiterer Sektor, in dem maschinelles Lernen enorme Auswirkungen hat. Fast jeder Automobilhersteller nutzt künstliche Intelligenz zur Optimierung des Kraftstoffverbrauchs, zur Pannenvorhersage und sogar zum Selbstfahren. Tesla, Nvidia usw. investieren viel in selbstfahrende Autos.
9. Kundendienst
Fast jede Organisation verwendet Chatbots für den Kundenservice. Chatbots sind kostengünstig und verändern die Kundenservice-Landschaft in hohem Maße. Automatisierte Übersetzung und modernste Text-to-Speech- und Speech-to-Text-Systeme helfen, die Sprachbarriere zu überwinden.
10. Governance und Überwachung
Maschinelles Lernen verändert moderne Governance- und Verteidigungssysteme. Mithilfe der hochmodernen Deep-Learning-Algorithmen und -Infrastrukturen können Sicherheitsbehörden jetzt Bilder in Echtzeit erkennen, Drohnen überwachen, soziale Netzwerke automatisieren usw.
11. Versicherung
Als Branche sitzt Insurance auf einer Goldmine von Daten, die traditionell nur auf Anwendungsebene verwendet werden. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erhalten Versicherer nun wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten. Das maschinelle Lernen wird für eine schnellere Beitreibung von Forderungen, Betrugserkennung, Erneuerungsvorhersage, Abwanderungsanalyse usw. verwendet. Aus dem heutigen Neugeschäft mit zwei Transaktionen kann es in jeder Phase des Versicherungslebenszyklus eingesetzt werden.
12. Personalmanagement
Obwohl das maschinelle Lernen noch in einem frühen Alter ist, wird es nun auch zur Verwaltung der Humanressourcen eingesetzt. Unternehmen wie Amazon, HDFC Bank usw. setzen Bots und Videoanalysen in verschiedenen Phasen ihres Rekrutierungsprozesses ein. IBM Watson wird auch für die Personaloptimierung verwendet.
13. Transport
Bei der Nutzung von App-Taxifahrten müssen Sie zu einem bestimmten Zeitpunkt die dynamischen Preise und die Zusatzkosten beachtet haben. Dies ist auch eine Anwendung des maschinellen Lernens. Benutzerdaten werden auch verwendet, um den kürzesten Weg vorherzusagen.
14. Kunst und Kreativität
Maschinelles Lernen wird nicht mehr zur Automatisierung alltäglicher Aufgaben für den Menschen verwendet, sondern auch für kreative Zwecke. Künstlerische Stilübertragung, Text-zu-Bild-Synthese, automatisierte Tonspur- und Videoerstellung, Bildfärbung, Social-Media-Chatbots usw. sind einige der coolen Anwendungen des maschinellen Lernens in diesem Sektor.
Trends im maschinellen Lernen
Seit Beginn des Internet-Zeitalters nehmen die Anwendungen des maschinellen Lernens exponentiell zu. Schauen wir uns die weltweiten Google-Trends für maschinelles Lernen für den Zeitraum von 2004 bis 2019 an.
Quelle: https://trends.google.com
Fazit
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind keine Science-Fiction mehr oder Teil von Hollywood-Filmen. Ihre Anwendungen sind in unserem täglichen Leben allgegenwärtig. Jede Innovation hat positive und negative Seiten, auch maschinelles Lernen ist keine Ausnahme. Obwohl wir in diesem Artikel hauptsächlich die positiven Anwendungen des maschinellen Lernens erörtert haben, kann es auch als böse verwendet werden. Deep-Learning-Systeme wie Deep Fakes haben enorme Auswirkungen auf das menschliche Leben und die Privatsphäre. Als wachsendes Studien- und Anwendungsfeld zeichnet sich auch die Notwendigkeit einer starken Data Governance ab.
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