机器学习的重要性


机器学习是什么,为什么它很重要?

机器学习是一种信息调查的策略,它将解释模型的建立自动化。它是人工推理的一个分支,考虑到框架可以从信息中获取信息,识别实例,并在无关紧要的人类中介下做出选择。

为什么机器学习必不可少?

机器学习的热情重新高涨,是因为可访问信息的数量和种类不断发展,计算处理成本更低,以及更具有开创性和适度的信息储存。

这些都意味着可以快速自然地创建模型,这些模型可以解剖更大,更令人难以置信的信息,并传达更快,更精确的结果--即使是在一个巨大的规模上。此外,通过建立精确的模型,一个协会有更高的可能性认识到有利的机会,或保持战略距离,远离模糊的危险。

谁在利用它?

大多数处理大量信息的企业已经感知到机器学习创新的估计。通过从这些信息中收集一些知识--经常是逐步地--联想可以更加有效地工作,或者比竞争者更有利地占据位置。

预算管理

银行和货币相关行业的不同组织利用机器学习创新有两个主要目的:区分信息中的关键经验,以及防止敲诈勒索。这些知识可以识别风险投资机会,或者帮助金融专家知道何时交换。

政府

例如,政府办公室,开放的安全和公共设施对机器学习有特殊的要求,因为它们有大量的信息源泉,可以挖掘出一些知识。例如,调查传感器信息可以区分提高熟练度和节省现金的方法。机器学习同样可以帮助识别虚假陈述和限制数据欺诈。

人类服务

由于可穿戴设备和传感器的出现,机器学习是人类服务行业中一种快速发展的模式,这些设备和传感器可以利用信息来评估病人的健康状况。这种创新同样可以使恢复性专家分解信息,以区分可能促使更好的结论和治疗的模式或警告。

展示和交易

网站建议的东西,你可能喜欢,鉴于过去的购买是利用机器计算如何解剖你的购买历史,并提出不同的东西,你将被占领。这种捕捉信息,分解信息,并利用信息定制购物背景(或实现广告努力)的能力是零售业的最终命运。

石油和天然气

寻找新的活力源泉。分解地下的矿物质。预计炼油厂传感器会失望。简化石油传播,使其更有成效和更精明。这个行业的机器学习用例数量巨大--而且还在扩展。

交通运输

分解信息以区分示例和模式对运输业务至关重要,运输业务依赖于使课程更富有成效和预测潜在问题以扩大收益。机器学习的信息检测和显示部分是运输组织,开放运输和其他运输协会必不可少的工具。