Видео: Защо компаниите трябва да използват машинно обучение?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Машинно обучение в бизнеса помага за подобряване на бизнес мащабируемостта и подобряване на бизнес операциите за фирми по света. Изкуствен интелигентност инструменти и множество алгоритми за ML са придобили огромна популярност в общността на бизнес анализите.
Също така въпросът е защо използваме машинно обучение?
Основната цел на машинното обучение е да позволи на компютрите да се учат автоматично и да се фокусират върху разработването на компютърни програми, които могат да се научат да растат и да се променят, когато са изложени на нови данни. Машинното обучение е алгоритъм за самостоятелно изучаване на да се направи неща.
Второ, кои компании използват машинно обучение?
- Google. Google се счита от експертите за най-напредналата компания в областта на AI, машинното обучение и дълбокото обучение.
- IBM. Преди много време – още през 90-те години – IBM предизвика най-великия руски шахматист Гари Каспаров на мач срещу своя компютър Deep Blue.
- Baidu.
- Microsoft.
- Twitter.
- Кубит.
- Intel.
- Apple.
Освен по-горе, какви са предимствата на машинното обучение?
Един от най-големите предимства на машинното обучение алгоритми е способността им да се подобряват с течение на времето. Машинно обучение технологията обикновено подобрява ефективността и точността благодарение на непрекъснато нарастващите количества данни, които се обработват.
Защо машинното обучение е важно в днешната бизнес среда?
Данните са жизнената сила на всички бизнес . Решенията, управлявани от данни, все повече правят разликата между това да сте в крак с конкуренцията или да изоставате още повече. Машинно обучение може да бъде ключът към отключването на стойността на корпоративните и клиентски данни и приемането на решения, които поддържат компанията пред конкуренцията.
Препоръчано:
Защо трябва да научите машинно обучение?
Това означава, че можете да анализирате тонове данни, да извличате стойност и да събирате представа от тях и по-късно да използвате тази информация, за да обучите модел на машинно обучение за прогнозиране на резултатите. В много организации инженерът по машинно обучение често си партнира с специалист по данни за по-добра синхронизация на работните продукти
Кои индустрии използват машинно обучение?
Повечето индустрии, работещи с големи данни, са признали стойността на технологията за машинно обучение. Машинното обучение е широко приложимо в здравната индустрия. Индустрията на финансовите услуги. Индустрията за търговия на дребно. Автомобилната индустрия. Правителствени агенции. Транспортни индустрии. Нефтена и газова промишленост
Защо компаниите използват релационни бази данни?
Основното предимство на подхода на релационната база данни е способността да се създава смислена информация чрез присъединяване към таблиците. Съединяването на таблици ви позволява да разберете връзките между данните или как се свързват таблиците. SQL включва възможността за броене, добавяне, групиране и комбиниране на заявки
Какво трябва да науча за машинно обучение?
Би било по-добре, ако научите повече за следната тема подробно, преди да започнете да изучавате машинно обучение. Теория на вероятностите. Линейна алгебра. Теория на графите. Теория за оптимизация. Байесови методи. смятане. Многовариантно смятане. И езици за програмиране и бази данни като:
Защо трябва да учим машинно обучение?
Итеративният аспект на машинното обучение е важен, защото тъй като моделите са изложени на нови данни, те могат да се адаптират независимо. Те се учат от предишни изчисления, за да произвеждат надеждни, повтарящи се решения и резултати. Това е наука, която не е нова, но е набрала нов импулс