WARUM IST MACHINE LEARNING IN UNSERER WELT WICHTIG? TECHNOLOGIE-TRENDS

Der technologische Fortschritt schreitet sprunghaft voran und da diese ganze Welt praktisch am Laufen ist, müssen Sie auch informiert werden, um zu wissen, was passiert und worauf Sie zugreifen können. Dies ist der Fall bei der Bedeutung des maschinellen Lernens.

Heute möchten wir Ihnen einen Rundgang durch diesen wichtigen Durchbruch geben, bei dem es um das maschinelle Lernen einer Reihe von Daten geht, von denen Sie letztendlich feststellen werden, dass es sich um einen Zweig der künstlichen Intelligenz handelt.

Maschinelles Lernen hat uns also viel zu bieten, und was wir heute sehen, ist nur der Anfang von etwas, das das unbeaufsichtigte Lernen weiter revolutionieren und das Leben von Menschen und Unternehmen verbessern wird, verpassen Sie es nicht!

Was ist maschinelles Lernen? Was es bedeutet

Um dieses Konzept richtig zu vertiefen, müssen wir zunächst wissen, was maschinelles Lernen ist. Auf diese Weise vermeiden wir alle Arten von Verwirrung, die entstehen könnten, um besser zu verstehen, worauf wir dank der Mustererkennung zugreifen können.

Wenn wir über maschinelles Lernen und seine Bedeutung sprechen, sprechen wir über etwas so Futuristisches, aber Reales wie Autos, die selbst fahren oder einparken können, Assistenten, die in Echtzeit als Übersetzer arbeiten, und damit eine lange Liste von Aufgaben, die keinen Menschen erfordern Eingriff zum automatischen Lernen von Computern.

Wo Lernalgorithmen die autonome Ausführung von Aufgaben ermöglichen.
Sie müssen auch verstehen, dass maschinelles Lernen einer Disziplin im Bereich der künstlichen Intelligenz entspricht, die Computern die Fähigkeit verleiht, Muster in Datensätzen zu erkennen.

Es macht also Vorhersagen durch Analyse, dieselben maschinellen Lernalgorithmen, die in drei Kategorien unterteilt sind:

• Überwachtes Lernen : Hier erfolgt die mit dem Algorithmus verbundene Datenmenge mit vorherigem Lernen, das eineEntscheidungsfindung ermöglicht.
• Unüberwachtes Lernen: Es gibt kein Vorwissen, sodass künstliche Intelligenz dem Datenchaos mit dem einzigen Ziel gegenübersteht, Muster zu finden, um sie zu organisieren.
• Reinforcement Learning: Auch Effort Learning genannt, hier ist der Schlüssel, dass der Algorithmus aus eigener Erfahrung lernt.

👌In diesem Beitrag erzählen wir dir alles über die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt .

Hauptvorteile des maschinellen Lernens

Mit dem maschinellen Lernmodell ergeben sich mehrere Vorteile, aber zuerst konzentrieren wir uns auf die relevantesten und wertvollsten von denen, die in diese Welt eingetaucht sind.

Lerndaten

Dies ist zweifellos das Hauptmerkmal und der Hauptvorteil, abgesehen davon, dass es sich von jeder anderen Art von Technologie unterscheidet, zu der wir heute Zugang haben.
An dieser Stelle sticht maschinelles Lernen hervor, das einen besonderen Zweck hat, um analytische Modelle aufbauen zu können.

Entscheidungen treffen

Es sind die gleichen analytischen Modelle, die es dem maschinellen Lernen ermöglichen, Vorhersagen zu treffen, was die Entscheidungsfindung begünstigt.

Eines der deutlichsten Beispiele sind Spam-Detektoren, die dafür verantwortlich sind, eine E-Mail als Spam zu kennzeichnen oder nicht, abhängig von den Mustern, die aus dem E-Mail-Verlauf gelernt wurden.
Weitere Vorteile, die Sie neben dem Wissen darüber, was maschinelles Lernen ist, kennen sollten, sind:

• Trendvorhersage: Kaufgewohnheiten analysieren und so die Produkte kennen, die eine höhere Nachfrage haben werden.
• Innovation: Dieses automatische Lernen der Datenmenge ermöglicht es, neue Lösungen zu finden.
• Bessere Segmentierung der Zielgruppe: Muster erkennen können.
• Kostensenkung: durch Automatisierung von Aufgaben, die Humankapital sparen.
• Bessere Beziehung zum Kunden: Chatbots kommen ins Spiel, die Kunden 24 Stunden am Tag Antworten geben, was sehr nützlich ist.

In welchen Branchen wird maschinelles Lernen eingesetzt?

Es ist gut zu wissen, dass maschinelles Lernen die Reaktionszeiten vollständig verändert und Lösungen bietet, die Prozesse rationalisieren und in einigen Bereichen die Arbeit des Menschen vollständig außer Acht lassen.

Zu den Bereichen, die am meisten auffallen, gehört das maschinelle Lernen im Finanzwesen; maschinelles Lernen im Personalwesen; und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen.

Maschinelles Lernen im Finanzwesen

Maschinelles Lernen im Finanzwesen ist einer der Bereiche, der sich derzeit von vielen anderen abhebt, weshalb wir damit beginnen, darüber zu sprechen.

Es sei darauf hingewiesen, dass der Erfolg dieses maschinellen Lernens vom Aufbau einer effizienten Infrastruktur abhängt. Sowie das Sammeln der richtigen Daten und die Anwendung der richtigen maschinellen Lernalgorithmen.

Im Finanzsektor wird maschinelles Lernen immer noch als Herausforderung angesehen, aber gut angewendet kann es viele Vorteile gegenüber Wettbewerbern und Insidern bieten, wie zum Beispiel:

• Niedrigere Betriebskosten durch Automatisierung.
• Mehr Umsatz durch gesteigerte Produktivität.
• Erhöhte Sicherheit.

Um Ihnen ein besseres Verständnis zu vermitteln, gibt es in der Finanzwelt eine Vielzahl von Algorithmen und Lerntools, die speziell auf Finanzdaten ausgelegt sind. Implementierung modernster Computerhardware.

Maschinelles Lernen wird am häufigsten im Finanzwesen in der Callcenter-Automatisierung, Prozessautomatisierung und Chatbots eingesetzt. Wie es auch in den Sektoren viel passiert, werden wir weiter unten sehen.

Maschinelles Lernen im Personalwesen

Es ist an der Zeit, maschinelles Lernen im Personalwesen zu überprüfen, wo das Hauptziel und der Nutzen darin besteht, Talente effizienter zu gewinnen und zu halten.
Wobei maschinelles Lernen am häufigsten in virtuellen Assistenten angewendet wird, die menschliche Fragen problemlos beantworten und die Vorhersagefähigkeit hervorheben.

Aber Sie können ein wenig weiter gehen und feststellen, dass nicht nur diese Technologie, die künstliche Intelligenz bei der Rekrutierung und Auswahl einsetzt, auffällt. Es ist auch zu finden in:

• Leistungssteigerung: Jede Abteilung kennen und prüfen, Arbeit besser organisieren.
• Zufriedenheitsanalyse: Einige Algorithmen können die Emotionen der Mitarbeiter identifizieren, sodass bessere Berichte erstellt werden können.
• Die Besten halten: Maschinelles Lernen im Personalwesen erleichtert die Erkennung von qualifizierteren Arbeitskräften.

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Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen ist ihnen klar, wie maschinelles Lernen ihnen helfen kann, insbesondere in der Lage zu sein, IT-Tools bereitzustellen, die es ermöglichen, alle Gesundheitsdaten zu verarbeiten, insbesondere solche, die aus Krankenakten stammen.

Dies spiegelt sich darin wider, Diagnosen mit prädiktiven Daten zu bestimmten Krankheiten anzubieten. Sowie die Wirksamkeit einer Behandlung bei einem Patienten zu kennen.

Neben der Beschleunigung grundlegender Prozesse, der nicht-invasiven Diagnose, der Gewinnung von Biomarkern, der Kosteneinsparung, der Bewertung der Behandlungseffekte und der Erleichterung der Entwicklung und Innovation neuer Produkte und Dienstleistungen.

Kurz gesagt, alles, was sich in diesem Beitrag über maschinelles Lernen herausgestellt hat, ist, dass es sich um ein Werkzeug handelt, das bereits in wichtigen Sektoren wie Gesundheit, Finanzen und Personalwesen implementiert wird.

Wo Fachleute aus allen Bereichen erkennen und nicht daran zweifeln, dass die Zukunft in der Anwendung künstlicher Intelligenz durch maschinelles Lernen liegt. Wobei das Hauptaugenmerk auf der ständigen und regelmäßigen Aktualisierung von Lernalgorithmen liegt.

Ganz zu schweigen davon, dass es eine Art von Intelligenz gibt, die so fähig ist wie das menschliche Gehirn, die bald unzählige andere Aufgaben ersetzen wird. Bis zum nächsten Mal!