Машинне навчання та його методи. Практичне застосування ІІ в українському бізнесі

Інший варіант: ви знаєте, чого хочете досягти, але немає чітко визначеного методу досягнення мети. На ринку є безліч різних рішень, методів, алгоритмів і функцій, які можуть знайти практичне застосування в компаніях Східної Європи. Однак, як радить компанія з розробки штучного інтелекту iTizzi, перш ніж прийняти рішення про інвестування в інструменти і інфраструктуру підтримки машинного навчання, вам слід ретельно проаналізувати заплановані рішення, визначити, який метод машинного навчання найкраще підходить для вимог, які дані будуть використовуватися для навчання системи.

Машинне навчання – це не штучний інтелект

Терміни машинне навчання і штучний інтелект часто використовуються як синоніми, але технологія штучного інтелекту має набагато ширшу сферу застосування і включає технології, використовувані, наприклад, для розпізнавання зображень і відео або обробки природної мови, для яких не потрібно машинне навчання. Машинне навчання – це в першу чергу створення динамічних шаблонів на основі аналізу великих наборів даних, які представляють результати, які здаються «розумними», але насправді основою для їх отримання є використання механізмів статистичного аналізу, які працюють з високою ефективністю і в великих масштабах.

Основні методи машинного навчання – iTizzi Software Development Company, Україна

Контрольоване навчання (supervised learning)

Це нормально, якщо користувач точно знає, чого система повинна навчитися. Після надання чималої кількості даних для навчання системи, перевірки згенерованих результатів, зміни визначених параметрів систему слід протестувати, ввівши набір нових, раніше ненаданих даних. Це дозволяє вам перевірити, чи відповідають отримані результати очікуваним. Методи контрольованого навчання використовуються для таких додатків, як визначення рівня фінансового ризику, пов’язаного з окремими особами та компаніями, на основі попередньої інформації про їх діяльність. Крім того, використовуючи аналіз минулих моделей поведінки, вони можуть надати корисну інформацію про те, як клієнти, швидше за все, будуть вести себе і які їхні переваги.

Такі технології все частіше використовуються в фінансових установах. Вони дозволяють значно прискорити прийняття рішень, знизити ризики і витрати, пов’язані з аналізом програм клієнтів, а також краще і швидше адаптувати пропозицію до їх індивідуальним вимогам.

Автоматичне навчання (unsupervised learning)

Автоматичне навчання – це метод автоматичного аналізу великих даних на предмет прихованих закономірностей, зв’язків між різними змінними. Він використовується для класифікації і угруповання даних на основі їх статистичних параметрів. Цей метод може бути корисний, серед іншого на підприємствах, яким необхідно інтегрувати дані з різних джерел, бізнес-одиниць і підрозділів, щоб отримати послідовне і повне уявлення про клієнтів.

Він також все частіше використовується для визначення почуттів і емоційного стану людей на основі аналізу їх повідомлень в соціальних мережах, повідомлень електронної пошти та інших опублікованих думок. Це дозволяє, наприклад, проводити автоматичний опитування задоволеності клієнтів.

Напівавтоматичне навчання (semisupervised learning)

Метод частково контрольованого навчання являє собою комбінацію згаданих вище технік. У цьому випадку відзначається невелика частина даних, результати їх аналізу перевіряються системою, а потім той, якого навчають визначає, як вони повинні бути включені в іншу частину набору інформації, яка складає основу для створення моделей і поведінки. Цей метод використовується серед іншого для виявлення спроб шахрайства в системах онлайн-транзакцій з використанням вкрадених особистих даних.

Використовуйте штучний інтелект і машинне навчання з iTizzi Software Development Company в сфері обслуговування клієнтів, підвищуючи якість послуг. iTizzi в Вінниці, Одесі пропонує впровадження ІІ в фінансові операції, підвищуючи гнучкість і ефективність фінансового аналізу і планування за допомогою інтелектуальної системи управління. Прискорте аналітику і підвищить продуктивність за допомогою спеціалізованих інновацій ІІ, створених iTizzi в Дніпрі, Києві та Львові, які допоможуть вам приймати своєчасні і чутливі до ризиків рішення.