รู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและความเป็นไปได้เชิงนวัตกรรม

เราต้องเข้าใจว่าอารยธรรมในปัจจุบันส่วนใหญ่เป็นผลมาจากสติปัญญาของเรา และหากเราได้รับโอกาสในการขยายสติปัญญาของเราด้วยปัญญาประดิษฐ์ เราจะต้องไม่รั้งรอ ตราบใดที่เทคโนโลยีถูกนำมาใช้เพื่อประโยชน์และการพัฒนาอารยธรรม เราต้องพยายามเพิ่มพูนประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์และประเภทย่อยของมัน

ท่ามกลางความต้องการที่เพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ ผู้เชี่ยวชาญกำลังทำนายอนาคตที่สดใสสำหรับการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งของสังคมสมัยใหม่ แมชชีนเลิร์นนิงซึ่งเป็นองค์ประกอบหลักของปัญญาประดิษฐ์ได้รับความสนใจเป็นพิเศษในแง่ของผลกระทบต่ออุตสาหกรรมที่สำคัญที่สุดทั่วโลก

การเรียนรู้ของเครื่อง :

โมเดลของแมชชีนเลิร์นนิงใช้ในแอปพลิเคชันของ AI ซึ่งอัลกอริทึมทำนายผลลัพธ์ได้อย่างอิสระ โมเดลเหล่านี้มีหน้าที่ในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ดึงข้อมูลและคาดการณ์อย่างตรงจุดโดยปราศจากการรบกวนจากมนุษย์

การเติบโตของเทคโนโลยีนี้และผลลัพธ์ที่อิงตามมูลค่าถือเป็นความเป็นไปได้ในการทำให้ชีวิตธุรกิจคล่องตัวขึ้น ต่อไปนี้คือการใช้งาน 5 ประการของแมชชีนเลิร์นนิงที่พร้อมจะเปลี่ยนชีวิตการทำงานของคุณ

การใช้ยานยนต์ไร้คนขับอย่างกว้างขวาง

กลุ่มบริษัทหลายแห่งได้เริ่มทดลองเทคโนโลยีที่ใช้ในยานยนต์ไร้คนขับ จากการตอบสนองของผู้บริโภค ความต้องการที่เพิ่มขึ้นและความกระตือรือร้นจะทำให้การนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ รถยนต์ไร้คนขับเป็นตัวแทนของอนาคตของการขนส่งที่มีความสามารถ เนื่องจากมีความสามารถในการลดการเสียชีวิตที่เกี่ยวข้องกับการจราจรได้มากถึง 90 เปอร์เซ็นต์

ความเชี่ยวชาญเบื้องหลังยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติส่วนใหญ่มาจากการเรียนรู้ของเครื่องที่ขับเคลื่อนอัลกอริทึมและช่วยให้ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติได้ ด้วยการรวมจุดข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น เรดาร์ ไลดาร์ และกล้อง ทำให้รถรุ่นนี้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและราบรื่น นอกจากนี้ เครื่องจักรเหล่านี้ยังมีแนวโน้มที่จะเรียนรู้จากประสบการณ์เมื่อเวลาผ่านไปผ่านอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก จึงทำให้การขับขี่ปลอดภัยยิ่งขึ้น

การตั้งค่าการดูแลสุขภาพที่มีความสามารถ

เห็นได้ชัดว่าเครือข่ายการดูแลสุขภาพเป็นอุตสาหกรรมที่สำคัญที่สุดในระบบเศรษฐกิจใด ๆ แต่ก็ยังขาดโครงสร้างพื้นฐานและความเชี่ยวชาญส่วนใหญ่ ท่ามกลางข้อกำหนดต่างๆ โรงพยาบาลยังคงพยายามหาวิธีรักษารายละเอียดที่ละเอียดอ่อนของผู้ป่วยในขณะที่ปรับปรุงระบบ

ด้วยการกำเนิดของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ต้องใช้มนุษย์ในการดำเนินการ กระบวนการจัดเก็บข้อมูลสามารถทำได้โดยไม่ต้องละเมิดสัญญาการรักษาความลับ นอกจากนี้ โมเดลของแมชชีนเลิร์นนิงเหล่านี้ยังสามารถช่วยให้เราเข้าใจและวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงและการวินิจฉัยที่เป็นไปได้ได้ดีขึ้น

เครือข่ายการจัดการค้าปลีก

อุตสาหกรรมการค้าปลีกเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เฟื่องฟูทั่วโลก และสร้างยอดขายอย่างต่อเนื่องตลอดหลายปีที่ผ่านมา ฐานของอุตสาหกรรมนี้ขึ้นอยู่กับพฤติกรรมและความสนใจของลูกค้า ดังนั้น บริษัทต่างๆ จึงทุ่มงบประมาณมหาศาลในการรวบรวมข้อมูลในแง่ของแนวโน้ม ข้อมูลประชากร และรสนิยมของผู้บริโภค

อย่างไรก็ตาม หลายบริษัทกำลังเผชิญกับวิกฤต เนื่องจากพวกเขาไม่สามารถถอดรหัสข้อมูลเหล่านี้ที่มาในรูปแบบที่ไม่ได้เชื่อมต่อจากคลังสินค้าได้ ส่งผลให้ไม่สามารถดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ซึ่งนำไปสู่ความล้มเหลวของธุรกิจได้ในที่สุด ที่นี่ เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังแมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำเสนอโอกาสที่ดีแก่ผู้ค้าปลีกในการวิเคราะห์รูปแบบการจับจ่ายของลูกค้าและมอบประสบการณ์ที่ปรับให้เหมาะกับลูกค้า

Machine Learning is responsible for calculating and predicting information based on earlier acquired data. In case of retail sector, it can guide companies, and recommend about discounts and latest trends based on consumer preferences. Amalgamating digital behavioral pattern with offline expertise can optimize the user journey right from the point of contact to follow-up, ultimately benefiting the ecommerce retailers.

Value-Added Content

Moderating of information is a chief concern on social media platforms like Facebook and Twitter, as they attempt to convey precise data to their users. The recent outrage on the circulation of fake news during elections has resulted in severe repercussions.

Evolving Machine Learning and AI technology can provide proprietary systems, where the interaction between Artificial Intelligence and humans will result in better understanding and eventually adaptation for tasks like moderating content. Machine Learning can tackle this problem with its innovative resources and tools and allow humans to be more productive at work.

Advanced Cyber Security

The damage involved in cybercrime is massive and tackling cyber threats is the need of the hour especially for large enterprises and startups. Experts are planning to cleverly implement the technology of Machine Learning models to identify frauds, stop phishing and tackle cyber-attacks.

Currently, the system of defense-mechanism is in action that uses previous data to swiftly recognize the threat and give protection against suspicious activity. Also, these algorithms can run 24×7 days without depletion.

However, it is too early to predict the success of Machine Learning at large scale but the recent trends are supporting this technology. For developers, larger the accessibility to Machine Learning models, greater are the benefits as they are using these models to achieve mass endorsements from customers and enterprises.

If you have anything to share, please comment in the section below.