2020年企业需要知道的机器学习趋势

您是否考虑过世界上存在多少数据?自从Internet诞生以来,数据的增长一直是巨大的,并且仅在最近的20年中才加速增长。如今,Internet托管着约20亿个网站,可供42亿活跃用户使用。

在一天之内,您可以预期会有55亿次Google搜索,2.23亿封电子邮件和59亿次视频观看。我们创建数据的速度远远超过了人类可以吸收和解释该数据的速度。那就是人工智能的来历。人工智能使我们有机会模仿人类的情报,以快速有效地收集和分析数据。

许多企业正在探索如何实现机器学习,这是人工智能的一个子集,专注于教学机器以自动分析和学习数据。

什么是机器学习?
机器学习基于可从数据中学习而无需依赖基于规则的编程的算法。虽然机器学习听起来像是一个陌生的概念,但实际上,您每天都在与之互动。机器学习是Netflix用于在其平台上推荐内容的过程,Google用于控制其自动驾驶汽车,Duolingo用于为其语言学习应用程序提供动力的过程,以及Instagram用于确定您将在新闻源上看到的帖子的过程。

机器学习就是从数据中学习。“学习”是通过可分为关联,分类,监督学习,无监督学习和强化学习的算法完成的。

在关联中,该算法找到两个动作之间的关联,并可以基于该动作的频率来分配概率。

分类是机器学习系统,其部署可基于先前分析的数据集进行预测的模型。

监督学习使用模型通过规则和输入数据提供正确的输出数据。该规则由主管或构建模型的人员确定。

无监督学习消除了人为因素,并使模型可以独立于任何规则进行关联。

强化学习侧重于实现目标所需的顺序动作。一旦确定了奖励和可能采取的行动,该模型将在各种情况下运行以实现所需的结果。

人工智能与机器学习
如前所述,机器学习是人工智能的子集。通常,两个流行词可以互换使用,但是它们有一些明显的区别。了解机器学习与人工智能之间差异的最简单方法是确定最终目标。

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人工智能是模仿人类智能的计算机的一般概念,而机器学习则特别侧重于构建可以分析数据和学习而不会受到人类干扰的机器。人工智能导致智慧。它用于决策,通过找到最佳解决方案来增加成功的可能性。机器学习更侧重于知识。它用于通过从数据中学习和自主开发新见解来提高准确性。

机器学习趋势将使企业受益
商业领导者正在使用机器学习来利用他们收集的大量数据来制定可行的预测,这些预测可用于投资资源和发展公司。人工智能驱动的软件已经在帮助公司提高效率,改善客户关系并促进销售。这只是当今企业如何使用机器学习的一小部分。

预测性维护

遵循预防性和纠正性维护程序是许多制造业务的固有部分。通过机器学习,公司可以提高这些流程的效率。例如,IBM的Watson系统能够通过视觉模式检测运输集装箱的损坏,并在需要更换时发出信号。可以从机器学习中大大受益的行业是建筑行业。建筑中的机器学习可以捕获作业现场数据,扩展无人机功能并简化项目工作流程。

数据录入自动化

许多企业仍然依靠手动数据输入。通过机器学习,企业可以实施数据输入自动化流程,以消除人为错误,节省大量时间并与竞争对手保持同步。没有更多的电子表格!

产品销售

电子商务网站的便利性和成本效益使其成为许多消费者的首选购物目的地。机器学习可以根据消费者的购买历史,行为和看不见的模式提出建议,从而帮助在线零售商加价销售产品。这个无监督学习的例子使零售商可以毫不费力地赚取更多收入。

图像识别

图像识别具有许多功能强大的应用程序,这些应用程序从业务角度创造了巨大的价值。图像识别也称为计算机视觉,可以解释图形和图像以识别模式以获得更深刻的见解。图像识别可以在面部识别功能,安全和监视,对象识别,手势识别等中看到。图像识别可以与无人机配合使用,以改善土地测量和工人安全。

结论
到2020年,人工智能市场将增长到50.5亿美元。由于人工智能的潜力,越来越多的商业领袖正在使用AI来推动其业务运营并使其数据更加智能。AI和ML应用程序可用于多种应用程序,例如面部检测,品牌检测,手写文本识别等。但是,使用AI框架开发自定义ML算法可以扩展其功能,以处理可用于医疗保健,制造业,金融业和其他行业的特定数据。

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