De 9 machine learning-applicaties die u moet kennen

Met de duizelingwekkende vooruitgang in technologie in de afgelopen jaren, zijn machine learning-toepassingen vermenigvuldigd. Machine learning-technologie wordt steeds vaker gezien als een service.

Daarom zijn er al een aantal hulpprogramma's die een revolutie teweegbrengen in markten en de industrie, processen automatiseren en efficiënter maken . Het kennen en toepassen van deze opties is essentieel om een ​​stap voor te blijven en niet in veroudering te vervallen.

Wat is machine learning

Machineleren is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) die manieren ontwikkelt waarop machines resultaten kunnen leren voorspellen en hun eigen op gegevens gebaseerde beslissingen kunnen nemen.

Door machine learning kunnen computerteams processen verbeteren door te leren van hun eigen ervaring en van de ingevoerde gegevens. Op deze manier vergemakkelijken ze elk proces perfect zonder specifiek geprogrammeerd te zijn om dit te doen. Met andere woorden, deze systemen automatiseren processen en elimineren de noodzaak van menselijke tussenkomst om specifieke instructies aan de machine te geven.

De belangrijkste toepassingen van machine learning hebben te maken met de analyse van Big Data , een taak die voor mensen onhandelbaar zou zijn en die computersystemen toch snel kunnen uitvoeren.

Door deze informatie zijn machine learning-systemen in staat om risico's en kansen te identificeren en neem de beste en meest efficiënte beslissingen op basis van gegevens.

De beste machine learning-applicaties

1. In de financiële sector

Door de juiste infrastructuur is het mogelijk om machine learning systemen as a service in finance toe te passen. Het wordt al toegepast bij het automatiseren van processen, het genereren van chatbots die sneller interactie met klanten mogelijk maken of het optimaliseren van het administratieve werk door natuurlijke taalverwerking (die erin slaagt de belangrijkste informatie uit documenten te halen).

Machine learning-applicaties bevatten ookverhoogde beveiliging , omdat ze automatisch frauduleuze praktijken detecteren, zoals het witwassen van geld.

2. Virtuele assistentie

Virtuele assistentie is een van de machine learning-applicaties die in een groot aantal sectoren wordt gebruikt. Virtuele assistenten gebruiken natuurlijke taalverwerking (NLP) om te bepalen wat de gebruiker nodig heeft, dit om te zetten in opdrachten die moeten worden uitgevoerd.

Het is een van de meest populaire toepassingen:als er in 2019 3,25 miljard virtuele assistenten in gebruik waren, zouden er in 2023 naar schatting wereldwijd 8 miljard virtuele assistenten in gebruik zijn.

3. Marketing, reclame en sociale netwerken

Machine learning-systemen als een service hebben een revolutie teweeggebracht in het vermogen van organisaties om potentiële klanten te bereiken. Dus nieuwe branches zoals voorspellende marketing zijn geboren.

Machine learning-toepassingen in sociale netwerken nemen bijvoorbeeld steeds meer toe, met algoritmen die nieuwe vriendschappen of interessante profielen aan gebruikers kunnen voorstellen, evenals relevante advertenties.

4. Efficiënter bewegen en reizen

Een van de meest voorkomende toepassingen van machine learning als een service is de opkomst van GPS-applicaties in staat te voorspellen waar er meer verkeer zal zijn en de snelste, meest geschikte en efficiënte route te bepalen.

Daarnaast worden onder de meest interessante machine learning-toepassingen voertuigen ontwikkeld die dit systeem gebruiken voor autonoom rijden . Hoewel de technologie het vermogen om afstanden of gevaren te berekenen verbetert, zijn dit nog systemen in een vroeg stadium.

5. Gezondheid en medicijnen

Op het gebied van geneeskunde wordt er aan gewerkt dat machine learning systems as a service ziektes vroegtijdig kunnen detecteren of hun evolutie voorspellen door middel van data-analyse.

Evenzo is het de bedoeling om het toe te passen op medisch onderzoek en op patiëntenzorg door middel van de planning van meer geschikte therapieën.

6. Verbeterde communicatie

Machine learning-systemen zijn steeds beter in staat om zogenaamde sentimentanalyse toe te passen :de subjectiviteit in een tekst vinden en de betekenis ervan extraheren door middel van taalkundige analyse .

Toepassingen voor machinaal leren op communicatief niveau maken ook de detectie van talen voor vertaling mogelijk . Evenzo, spraakherkenning en de omzetting ervan in tekst worden sterk verbeterd door de toepassing van machine learning.

7. Beveiliging

Machine learning wordt grotendeels gezien als een dienst die de veiligheid in veel sectoren kan verbeteren. Het is dus mogelijk om deze technologie toe te passen om de meest relevante informatie te detecteren in beveiligingscamera-opnamen (bijvoorbeeld wanneer een mens de scène betreedt, een gezicht detecteert en herkent of de aanwezigheid van dezelfde persoon in meerdere frames).

8. Machine learning-toepassingen op industrieel niveau

De mogelijkheid om waarde uit gegevens te halen, oplossingen te voorspellen en voor te stellen van machine learning-applicaties heeft ook een enorme impact op de industrie. Lagere kosten, procesoptimalisatie of veiligere en soepelere operaties zijn enkele van de verbeteringen die kunstmatige intelligentie in de industriële omgeving kan brengen.

Veel industrieën passen bijvoorbeeld al machine learning toe om voorspellend onderhoud . mogelijk te maken . Zo kunnen de machines zelf reageren voordat er storingen optreden die op hun beurt tot productieonderbrekingen leiden.

9. Machine learning-toepassingen voor slimme steden

Het is voor veel gemeenten erg moeilijk om de problemen van hun stad op te sporen en dienovereenkomstig oplossingen te ontwikkelen. Dankzij machine learning kunnen deze systemen een grote hoeveelheid gegevens beheren (zowel gestructureerd als ongestructureerd) van video-opnames tot reacties op sociale media, waarbij alle verzamelde gegevens worden geanalyseerd om specifieke oplossingen voor elk probleem te vinden , omdat niet alle oplossingen voor vergelijkbare problemen werken. Met dit alles is het mogelijk om te voldoen aan de UNE 178108:2017 Intelligent Cities Standard, die bepaalde vereisten vereist om als IoT-knooppunt te worden beschouwd:

-Horizontaliteit

-Interoperabiliteit

-Openen

-Schaalbaar

-Beveiliging

Platforms zoals Nexus Integra maken IA en machine learning al mogelijk voor de branche. Dit systeem combineert technologieën zoals IoT en Big Data die de ML-systemen voeden met duizenden gegevens, zowel in realtime als uit hun historische gegevens, zodat industrieën betere beslissingen kunnen nemen via één intuïtief gebruiksplatform. Bovendien maakt het met zijn ML Nexus Integra-module de productiviteit van de machine learning-algoritmen op een eenvoudige manier mogelijk, omdat het gemakkelijk kan worden geïntegreerd in het hele productieproces