Một số ứng dụng của machine learning
Hầu hết các ngành công nghiệp làm việc với số lượng lớn dữ liệu đã nhận ra giá trị của công nghệ machine learning. Bằng cách thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu này – thường là trong thời gian thực – các tổ chức có thể làm việc hiệu quả hơn hoặc đạt được lợi thế hơn đối thủ cạnh tranh.
Các dịch vụ tài chính
Các ngân hàng và các doanh nghiệp khác trong ngành tài chính sử dụng công nghệ machine learning cho hai mục đích chính: để xác định thông tin chi tiết quan trọng và ngăn ngừa gian lận. Những hiểu biết sâu sắc có thể xác định cơ hội đầu tư, hoặc giúp các nhà đầu tư biết khi giao dịch. Khai thác dữ liệu cũng có thể xác định các khách hàng có nguy cơ rủi ro cao hoặc sử dụng giám sát kỹ thuật số để xác định dấu hiệu cảnh báo gian lận.
Cơ quan Nhà Nước
Các cơ quan chính phủ và các tiện ích chung có một nhu cầu đặc biệt về việc machine learning vì họ có nhiều nguồn dữ liệu có thể khai thác để tìm hiểu sâu sắc. Ví dụ, phân tích dữ liệu cảm biến xác định cách tăng hiệu quả và tiết kiệm tiền. Machine learning cũng có thể giúp phát hiện gian lận và giảm thiểu đánh cắp thông tin nhận dạng.
Chăm sóc sức khỏe
Machine learning là một xu hướng phát triển nhanh trong ngành chăm sóc sức khoẻ, nhờ sự xuất hiện của các thiết bị và bộ cảm biến có thể đeo có thể sử dụng dữ liệu để đánh giá sức khoẻ của bệnh nhân trong thời gian thực. Công nghệ này cũng có thể giúp các chuyên gia y tế phân tích dữ liệu để xác định xu hướng hoặc có thể dẫn đến việc chẩn đoán và điều trị được cải thiện.
Tiếp thị và bán hàng
Các trang web đề xuất các mục mà bạn có thể thích dựa trên các lần mua hàng trước đó đang sử dụng việc machine learning để phân tích lịch sử mua hàng của bạn và quảng cáo các mặt hàng khác bạn muốn quan tâm Khả năng nắm bắt dữ liệu, phân tích và sử dụng nó để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm là một chiến dịch tiếp thị là tương lai của bán lẻ.
Dầu khí
Việc tìm nguồn năng lượng mới, phân tích khoáng vật trong lòng đất. Dự báo của bộ lọc cảm biến đôi khi thất bại. Tinh giản việc phân phối dầu để làm cho nó hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí. Số trường hợp sử dụng machine learning cho ngành công nghiệp này là rất lớn và vẫn đang mở rộng.
Vận chuyển
Phân tích dữ liệu để xác định mô hình và xu hướng là chìa khóa cho ngành giao thông vận tải, dựa vào việc làm cho tuyến đường hiệu quả hơn và dự đoán các vấn đề tiềm năng để tăng lợi ích. Các khía cạnh phân tích số liệu và mô hình hoá của machine learning là những công cụ quan trọng đối với các công ty giao nhận, vận tải công cộng và các tổ chức vận tải khác.
Một số ứng dụng của machine learning
Hầu hết các ngành công nghiệp làm việc với số lượng lớn dữ liệu đã nhận ra giá trị của công nghệ machine learning. Bằng cách thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu này – thường là trong thời gian thực – các tổ chức có thể làm việc hiệu quả hơn hoặc đạt được lợi thế hơn đối thủ cạnh tranh.
Các dịch vụ tài chính
Các ngân hàng và các doanh nghiệp khác trong ngành tài chính sử dụng công nghệ machine learning cho hai mục đích chính: để xác định thông tin chi tiết quan trọng và ngăn ngừa gian lận. Những hiểu biết sâu sắc có thể xác định cơ hội đầu tư, hoặc giúp các nhà đầu tư biết khi giao dịch. Khai thác dữ liệu cũng có thể xác định các khách hàng có nguy cơ rủi ro cao hoặc sử dụng giám sát kỹ thuật số để xác định dấu hiệu cảnh báo gian lận.
Chính quyền
Các cơ quan chính phủ và các tiện ích chung có một nhu cầu đặc biệt về việc machine learning vì họ có nhiều nguồn dữ liệu có thể khai thác để tìm hiểu sâu sắc. Ví dụ, phân tích dữ liệu cảm biến xác định cách tăng hiệu quả và tiết kiệm tiền. Machine learning cũng có thể giúp phát hiện gian lận và giảm thiểu đánh cắp thông tin nhận dạng.
Chăm sóc sức khỏe
Machine learning là một xu hướng phát triển nhanh trong ngành chăm sóc sức khoẻ, nhờ sự xuất hiện của các thiết bị và bộ cảm biến có thể đeo có thể sử dụng dữ liệu để đánh giá sức khoẻ của bệnh nhân trong thời gian thực. Công nghệ này cũng có thể giúp các chuyên gia y tế phân tích dữ liệu để xác định xu hướng hoặc có thể dẫn đến việc chẩn đoán và điều trị được cải thiện.
Tiếp thị và bán hàng
Các trang web đề xuất các mục mà bạn có thể thích dựa trên các lần mua hàng trước đó đang sử dụng việc machine learning để phân tích lịch sử mua hàng của bạn và quảng cáo các mặt hàng khác bạn muốn quan tâm Khả năng nắm bắt dữ liệu, phân tích và sử dụng nó để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm là một chiến dịch tiếp thị là tương lai của bán lẻ.
Dầu khí
Việc tìm nguồn năng lượng mới, phân tích khoáng vật trong lòng đất. Dự báo của bộ lọc cảm biến đôi khi thất bại. Tinh giản việc phân phối dầu để làm cho nó hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí. Số trường hợp sử dụng machine learning cho ngành công nghiệp này là rất lớn và vẫn đang mở rộng.
Vận chuyển
Phân tích dữ liệu để xác định mô hình và xu hướng là chìa khóa cho ngành giao thông vận tải, dựa vào việc làm cho tuyến đường hiệu quả hơn và dự đoán các vấn đề tiềm năng để tăng lợi ích. Các khía cạnh phân tích số liệu và mô hình hoá của machine learning là những công cụ quan trọng đối với các công ty giao nhận, vận tải công cộng và các tổ chức vận tải khác.