머신 러닝에 대한 응용 프로그램은 오늘날 상당한 발전을 이루었습니다. 자율 주행 자동차에서 의료 시설에서의 ML 사용에 이르기까지, 이는 새롭고 현대적인 과학의 모습입니다. ML은 소매, 금융, 의료, 여행, 심지어 소셜 미디어와 같은 다양한 분야로 시설과 응용 프로그램을 확장했습니다 시장성테스트.
헬스케어의 머신러닝
ML은 의사가 치명적인 질병을 앓고 있는 사람이 얼마나 오래 살 수 있는지 알아낼 수 있도록 해줍니다. ML 알고리즘이 방사선과 의사를 대체할 가능성이 있습니다. 로봇이나 컴퓨터가 간호사와 의사를 효과적으로 대체할 수는 없지만, ML은 확실히 의료 시설을 개선하는 데 사용될 수 있으며, 비용이 많이 드는 검진을 건너뛰고 이전 데이터를 분석하여 예측을 할 수 있습니다.
단기간에 효과적인 질병을 발견하는 것이 어렵기 때문에 이 산업은 매우 시간 소모적이고 비용이 많이 들며, ML은 이 과정을 가속화합니다. 의료 분야에서 ML의 또 다른 큰 잠재력은 이 분야를 완전히 바꿀 수 있는 개인화된 의학입니다.
금융 분야의 머신러닝
전 세계적으로 일부 은행은 ML 기술을 사용하여 고객에게 저렴한 요금으로 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며, 이를 통해 상당한 수익을 창출할 수 있습니다. ML은 모두 사기 사례를 탐지하는 데 사용됩니다. 이 기술은 사기 사례를 탐지하는 데 가장 적합한데, 이는 거의 즉시 엄청난 양의 데이터를 수집하여 비정상적인 행동 패턴을 찾을 수 있기 때문입니다. 고객과의 모든 대화나 거래는 ML에 의해 엄격하고 일상적으로 관리되며, 각 통화에 해당 거래에서 평가된 사기 행동의 양을 나타내는 사기 점수가 부여됩니다.
소매업에서의 머신러닝
소매업계의 ML은 귀중한 고객이 제공한 방대한 양의 데이터를 검토하여 고객의 행동 패턴을 나타낼 수 있는 획기적인 분석 시스템 중 하나로 인식되기 시작했습니다. “사람들이 구매한 상품” 및 “당신이 좋아할 수도 있는 상품”과 같은 기능은 ML과 알고리즘의 도움으로만 가능한 엄청난 양의 평가가 필요합니다. 따라서 인터넷 마케팅 시스템은 맞춤형 및 맞춤형 소비자 경험을 제공할 수 있습니다.
여행에서의 머신러닝
미래에는 출퇴근이나 완벽한 주차 공간을 찾는 불필요한 스트레스를 없앨 수 있을 것입니다. 최근 몇 년 동안, 경로를 맞춤 설정하고 프로세스를 더욱 덜 번거롭게 만들 수 있는 자가용 차량으로 특히 가능해진 공유 승차가 가능할 것이라고 말할 수 있습니다. ML은 이미 일부 회사에서 교통량을 평가하고 공동 승객이 이동한 경로를 분석하여 공유 승차 파트너를 찾는 데 사용되었습니다. 여행 회사가 이 기술을 사용한 가장 중요한 방법 중 하나는 필요할 때 급증 가격을 찾는 데 이를 고용하는 것입니다.
소셜 미디어에서의 머신 러닝
오랫동안 ML은
Recent Comments