هوش مصنوعی یک موضوع بسیار محبوب است که در سراسر جهان مورد بحث قرار گرفته است. یادگیری ماشینی یکی از هیجان‌انگیزترین فناوری‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این توانایی را می‌دهد که مانند انسان فکر کنند وعمل کنند. یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است و کاربردهای مختلفی دارد که به پیش بینی، تجزیه و تحلیل، طبقه بندی و غیره کمک می‌کند که توسط شرکت‌ها در چندین صنعت (مانند خدمات مالی، دولت، مراقبت‌های بهداشتی، حمل و نقل و غیره) شناسایی می‌شود.

هوش مصنوعی با حجم عظیمی از داده‌های مورد نیاز سازمان‌ها برای اجرای مؤثر تجارت خود و برتری نسبت به رقبای خود در حال فعالیت است.

برنامه‌های کاربردی بر اساس نوع کسب و کار

بیایید کاربردهای یادگیری ماشینی را بر اساس نوع کسب و کار دسته بندی کنیم.

1. تولید

به عنوان یک صنعت، تولید، ستون فقرات هر اقتصاد سالمی است. از برنامه ریزی منابع بهینه تا کوتاه کردن زمان عرضه به بازار، یادگیری ماشینی به دگرگونی بخش تولید کمک می‌کند.

1. بازاریابی

در دنیایی با بیش از 25 میلیارد دستگاه متصل، یادگیری ماشینی نقشی حیاتی در بازاریابی دیجیتال شخصی ایفا می‌کند. پیش‌بینی تبلیغات، نمایش آگهی‌های مرتبط به مشتریان، شناسایی مشتریان هدف، تجزیه و تحلیل نقطه گریز و غیره کاربردهای مهم یادگیری ماشین در بخش بازاریابی هستند.

1.  مراقبت‌های بهداشتی

مراقبت‌های بهداشتی احتمالاً بخشی است که تأثیر هوش مصنوعی معجزه آسا خواهد بود. به عنوان یک بخش از نظر تاریخی، مراقبت‌های بهداشتی به شدت به مداخله دستی و متخصصان بسیار ماهر وابسته است. اما در دنیای امروزی، یادگیری ماشینی ما را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های مبتنی بر داده بگیریم که می‌تواند از بیماری‌ها جلوگیری کند، به تشخیص بهتر بیماری، تشخیص سریع‌تر علت ریشه‌ای و تحقیقات بهداشتی و غیره کمک کند.

1.  رسانه‌های دیجیتال و سرگرمی

یادگیری ماشینی کاربردهای فوق العاده ای در رسانه‌های دیجیتال، رسانه‌های اجتماعی و سرگرمی دارد. توصیه شخصی (به عنوان مثال توصیه ویدیوی یوتیوب)، تجزیه و تحلیل رفتار کاربر، فیلتر هرزنامه، تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی و نظارت برخی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری ماشینی هستند.

1.  تجارت الکترونیک

پیشرفت در یادگیری ماشینی نیز یکی از سهامداران کلیدی در تحول تجارت الکترونیک امروزی است. هنگامی که در حال مرور یک سایت تجارت الکترونیکی هستیم، می‌توانیم توصیه‌های شخصی‌سازی شده را ببینیم که از طریق فیلتر مبتنی بر محتوا یا مشارکتی به دست می‌آید. در دسترس بودن داده‌های کاربر در مقیاس بزرگ احتمالاً چیزی است که غول‌های تجارت الکترونیک را نسبت به خرده‌فروشان در رقابت نگه می‌دارد. یادگیری ماشینی همچنین در طراحی مد استفاده می‌شود. غول تجارت الکترونیک هند Myntra دارای چندین مارک است که توسط سیستم‌های یادگیری عمیق طراحی شده‌اند.

1.  انرژی

انرژی یکی از بخش‌های اصلی یادگیری ماشینی است که تفاوت‌های بزرگی را ایجاد می‌کند. پیش‌بینی مصرف انرژی و نیاز، نگهداری هزینه پویا در واحد، تجزیه و تحلیل طول عمر سخت‌افزار بخشی از برنامه‌های یادگیری ماشین در این بخش است. همچنین برای مدیریت منابع انرژی جایگزین استفاده می‌شود.

1.  بانکی و مالی

در اقتصاد دیجیتال، یادگیری ماشینی به بانک‌ها و سایر سازمان‌های مالی کمک می‌کند تا از تقلب، پولشویی، شناسایی متخلفان مالی، شناسایی مشتریان ارزشمند و غیره محافظت کنند. همچنین به سازمان‌های مالی در پیش‌بینی‌های بازار سهام، پیش‌بینی تقاضا، ارائه راه‌حل‌های بانکی شخصی‌سازی شده کمک می‌کند.

1.  خودرو

خودرو بخش دیگری است که تأثیر یادگیری ماشینی در آن بسیار زیاد است. تقریباً هر خودروسازی از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مصرف سوخت، پیش‌بینی خرابی و حتی رانندگی خودکار استفاده می‌کند. Tesla، Nvidiaو غیره سرمایه گذاری زیادی روی خودروهای خودران دارند.

1.  خدمات مشتری

تقریباً هر سازمانی از چت بات‌ها (chatbots ) برای ارائه خدمات به مشتری استفاده می‌کند. چت بات‌ها مقرون به صرفه هستند و چشم انداز خدمات مشتری را تا حد زیادی تغییر می‌دهند. ترجمه خودکار و سیستم‌های پیشرفته تبدیل متن به گفتار و گفتار به متن به غلبه بر زبان کمک می‌کند.

1.  حاکمیت و نظارت

یادگیری ماشینی در حال تغییر شکل سیستم‌های حکومتی و دفاعی مدرن است. با کمک الگوریتم‌ها و زیرساخت‌های پیشرفته یادگیری عمیق، آژانس‌های امنیتی اکنون به تشخیص تصویر در زمان واقعی، نظارت بر هواپیماهای بدون سرنشین، نظارت خودکار شبکه‌های اجتماعی و غیره فعال می‌شوند.

1. بیمه

بیمه بر روی یک معدن طلا از داده‌ها نشسته است که به طور سنتی فقط در سطح برنامه به عنوان یک صنعت استفاده می‌شود. با کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، بیمه‌گران اکنون به بینش‌های ارزشمندی از داده‌هایی که در اختیار دارند، می‌رسند. یادگیری ماشینی برای بازیابی سریع‌تر ادعاها، تشخیص تقلب، پیش‌بینی تجدید، تجزیه و تحلیل ریزش و غیره استفاده می‌شود. از دو تراکنش جدید کسب‌وکار جدید امروز، می‌توان از آن در هر مرحله از چرخه عمر خط‌مشی استفاده کرد.

1. مدیریت منابع انسانی

اگرچه یادگیری ماشینی در مراحل اولیه رشد خود است، اما هم‌اکنون برای مدیریت منابع انسانی نیز استفاده می‌شود. سازمان‌هایی مانند Amazon، بانک HDFC و غیره، از ربات‌ها و تجزیه و تحلیل ویدئویی در مراحل مختلف فرآیند استخدام خود استفاده می‌کنند. از IBM Watson نیز برای بهینه سازی منابع انسانی استفاده می‌شود.

1.  حمل و نقل

در حین استفاده از تاکسی‌های اینترنتی، حتماً قیمت‌های پویا و افزایش هزینه‌ها را در مقطعی از زمان مشاهده کرده‌اید. این نیز یک کاربرد یادگیری ماشینی است. همچنین از داده‌های کاربر برای پیش بینی کوتاه ترین مسیر استفاده می‌شود.

1. هنر و خلاقیت

یادگیری ماشینی برای خودکارسازی مشاغل روزمره و عادی انسان‌ها استفاده نمی‌شود، بلکه برای اهداف خلاقانه مورد استفاده قرار می‌گیرد. انتقال سبک هنری، ترکیب متن به تصویر، ساخت خودکار موسیقی متن و ویدئو، رنگ‌آمیزی تصویر، چت ربات‌های رسانه‌های اجتماعی و غیره از جمله کاربردهای جالب یادگیری ماشین در این بخش است.

ترندها در یادگیری ماشینی

از ابتدای عصر اینترنت، کاربردهای یادگیری ماشینی به طور تصاعدی در حال افزایش است. بیایید به روندهای جهانی گوگل برای یادگیری ماشین برای دوره 2004 تا 2019 نگاه کنیم.

نتیجه

یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی دیگر علمی تخیلی یا بخشی از فیلم‌های هالیوود نیستند. کاربردهای آنها در همه جا در زندگی روزمره ما وجود دارد. هر نوآوری یک جنبه مثبت و منفی دارد. یادگیری ماشینی نیز از این قاعده مستثنی نیست. اگرچه در این مقاله، ما عمدتاً کاربردهای مثبت یادگیری ماشین را مورد بحث قرار دادیم، اما می‌توان از آن به عنوان شیطان نیز استفاده کرد. سیستم‌های یادگیری عمیق مانند Deep Fakes تأثیر زیادی بر زندگی و حریم خصوصی انسان‌ها دارند. به عنوان یک زمینه مطالعاتی و برنامه‌های کاربردی رو به رشد، نیاز به حاکمیت داده قوی نیز به عنوان یک ضرورت در حال ظهور است.

مترجم: بهار کنعانی

منبع

همچنین اخبار های علمی را بخوانید:

اخبار