Машинное обучение и его методы. Практическое применение ИИ в украинском бизнесе

alt

Другой вариант: вы знаете, чего хотите достичь, но нет четко определенного метода достижения цели. На рынке доступно множество различных решений, методов, алгоритмов и функций, которые могут найти практическое применение в компаниях Восточной Европы. Однако, как советует компания по разработке искусственного интеллекта iTizzi, прежде чем принять решение об инвестировании в инструменты и инфраструктуру поддержки машинного обучения, вам следует тщательно проанализировать запланированные решения, определить, какой метод машинного обучения лучше всего подходит для требований, какие данные будут использоваться для обучения системы.

Машинное обучение — это не искусственный интеллект

Термины машинное обучение и искусственный интеллект часто используются как синонимы, но технология искусственного интеллекта имеет гораздо более широкую сферу применения и включает технологии, используемые, например, для распознавания изображений и видео или обработки естественного языка, для которых не требуется машинное обучение. Машинное обучение — это в первую очередь создание динамических шаблонов на основе анализа больших наборов данных, которые представляют результаты, которые кажутся «разумными», но на самом деле основой для их получения является использование механизмов статистического анализа, работающих с высокой эффективностью и в больших масштабах.

Основные методы машинного обучения — iTizzi Software Development Company, Украина

Контролируемое обучение (supervised learning)

Это нормально, если пользователь точно знает, чему система должна научиться. После предоставления достаточно большого количества данных для обучения системы, проверки сгенерированных результатов, изменения предопределенных параметров систему следует протестировать, введя набор новых, ранее не предоставленных данных. Это позволяет вам проверить, соответствуют ли полученные результаты ожидаемым. Методы контролируемого обучения используются для таких приложений, как определение уровня финансового риска, связанного с отдельными лицами и компаниями, на основе предварительной информации об их деятельности. Кроме того, используя анализ прошлых моделей поведения, они могут предоставить полезную информацию о том, как клиенты, скорее всего, будут вести себя и каковы их предпочтения.
Такие технологии все чаще используются в финансовых учреждениях. Они позволяют значительно ускорить принятие решений, снизить риски и затраты, связанные с анализом приложений клиентов, а также лучше и быстрее адаптировать предложение к их индивидуальным требованиям.

Автоматическое обучение (unsupervised learning)

Автоматическое обучение — это метод автоматического анализа больших данных на предмет скрытых закономерностей, связей между различными переменными. Он используется для классификации и группировки данных на основе их статистических параметров. Этот метод может быть полезен, среди прочего на предприятиях, которым необходимо интегрировать данные из различных источников, бизнес-единиц и подразделений, чтобы получить последовательное и полное представление о клиентах.

Он также все чаще используется для определения чувств и эмоционального состояния людей на основе анализа их сообщений в социальных сетях, сообщений электронной почты и других опубликованных мнений. Это позволяет, например, проводить автоматический опрос удовлетворенности клиентов.

Полуавтоматическое обучение (semisupervised learning)

Метод частично контролируемого обучения представляет собой комбинацию упомянутых выше техник. В этом случае отмечается небольшая часть данных, результаты их анализа проверяются системой, а затем обучаемый определяет, как они должны быть включены в остальную часть набора информации, составляющую основу для создания моделей и поведения. Этот метод используется среди прочего для обнаружения попыток мошенничества в системах онлайн-транзакций с использованием украденных личных данных.

Используйте искусственный интеллект и машинное обучение с iTizzi Software Development Company в сфере обслуживания клиентов, повышая качество услуг. iTizzi в Виннице, Одессе предлагает внедрение ИИ в финансовые операции, повышая гибкость и эффективность финансового анализа и планирования с помощью интеллектуальной системы управления. Ускорьте аналитику и повысьте производительность с помощью специализированных инноваций ИИ, созданных iTizzi в Днепре, Киеве и Львове, которые помогут вам принимать своевременные и чувствительные к рискам решения.

alt

Разработка и создание стартапов

Создайте свой стартап с нуля - сложные проекты. Современный дизайн. Революционная технология кода, которая делает разработку приложений быстрой и доступной. Выделенный PM. Подход с полным стеком. Оптимизированный процесс.

alt

Искусственный интеллект и машинное обучение

Мы стремимся быть на передовых позициях машинного обучения кода. Мы можем вывести ваше веб или мобильное приложение на новый уровень с помощью новейших современных решений.

alt

Блокчейн разработка и криптовалют

Если вы ищете кого-то, кто поможет вам запустить DApp, Exchange или кошелек или предоставить разработку смарт-контрактов, R&D или консультации - это наша область.

alt

Разработка программного обеспечения и веб

Выделите свой бизнес среди конкурентов. Наши разработчики и операционные группы работают вместе, чтобы предоставить вам высокодоступных и надежную инфраструктуру и тем самым ускорить доставку вашего продукта.

alt

Разработка мобильных приложений

Смартфоны, планшеты, носимые устройства - следите за своими пользователями, где бы они ни находились, с помощью тщательно разработанных мобильных приложений. Привлекайте клиентов через Android, iOS или кроссплатформенные решения.

alt

Финтех. Цифровой маркетинг

Как опытная компания в области цифровой трансформации, мы помогаем предприятию улучшать программное обеспечение, веб-сервисы, внедрять интеллектуальные средства управления и использовать данные аналитики, чтобы добиться успеха проекта.