یادگیری ماشین یک استراتژی برای تحقیق و بررسی به صورت خودکار جهت ساختن مُدل‌های توصیفی (نمایشی) می‌باشد.

یادگیری ماشین چیست؟ چرا یادگیری ماشین مهم است؟

یادگیری ماشین یک استراتژی برای تحقیق و بررسی اطلاعات است که ساخت مُدل به صورت توصیفی را خودکار می‌کند. یک شاخه که از استدلال‌هایِ انسانی از نگاه ساختار‌ها است می‌تواند از اطلاعات به دست آید، نمونه‌ها را تشخیص دهد و با اختیار بی‌نظیر انسانی بین انتخاب‌ها اقدام به انتخاب کند.

چرا یادگیری ماشین ضروری است؟

اشتیاق برای یادگیری ماشین به دلیل حجم توسعه و مجموعه‌ای از اطلاعاتی که قابل دسترس هستند طرفدار بسیاری دارد. همهٔ کسانی که به دنبال پردازش محاسباتی ارزان هستند و معمولاً برای ذخیره سازی اطلاعات شتاب‌زده عمل می‌کنند، یادگیری ماشین را مهم می‌دانند. بنابراین این امکان وجود دارد که سریعاً و به طور طبیعی مُدل‌هایی در این زمینه ایجاد شود که بتواند اطلاعات بسیار بزرگ و پیچیدهٔ (سرگیجه‌آور) و دقیق‌تری را در اختیار شما قرار دهند که منجرع به ارائه‌ نتایج سریع و دقیق خواهشد شد، حتی در مقیاس بسیار بزرگ که شاید انتظارش را نداشته باشید. علاوه بر این، با ساخت مدل‌های دقیق، ویژگی برتری شکل می‌گیرند که امکان شناخت احتمالات مفید و یا نگه‌داری فاصلهٔ استراتژیکی از خطرات مبهم را فراهم می‌سازد.

چه کسانی این فناوری را مورد استفاده قرار می‌دهند؟

اکثر شرکت‌هایی که با اطلاعات زیادی سرو کار دارند، نوآوری یادگیری ماشین را تخمین زده و آن را درک می‌کنند. آن‌ها با جمع‌آوری بیت‌های دانش از این اطلاعات استفاده کرده و اغلب به تدرج می‌توانند به صورت کارآمد‌تر (مفید‌تر) کار کرده و یا موقعیت‌های مطلوب را نسبت به رقبای خود انتخاب کنند.

ادارات و بودجه

بانک‌ها و سازمان‌های مختلف در صنایع مربوط به پول از نوآوریِ یادگیری ماشین برای دو هدف کلیدی استفاده می‌کنند: برای تشخیص تجربیاتِ بحرانی در اطلاعات و جلوگیری از اخاذی. بیت‌هایِ دانش می‌تواند فرصت‌های سرمایه‌گذاری را شناسایی کرده و یا به متخصصانِ مالی زمانی که می‌خواهند معامله کنند کمک کند.

دولت

اداره‌های دولتی، برای مثال، تامین امنیت به صورت امنیت باز و کاربردپذیری آن‌ها نیاز به یادگیری ماشین دارند، چرا که آن‌ها منابع فراوانی از اطلاعات را دارا هستند که می‌تواند به عنوان سر نقطه‌ای از دانش‌ باشد. به عنوان نمونه، روشی را برای افزایش مهارت و صرفه‌جویی در پولِ نقد را متمایز می‌کند. همچنین یادگیری ماشین می‌تواند در محدود سازی و ارائهٔ اطلاعات نادرست کمک کند.

خدمات انسانی

یادگیری ماشین یک طرحِ (الگویِ) توسعه سریع در صنعت خدمات انسانی است که به عنوان یک ویژگی در قالب گجت‌های پوشدنی و سنسور‌هایی که می‌توانند اطلاعات قابل استفاده برای ارزیابی یک بیماری تصاعدی (در حال پیشرفت) را ارائه دهد مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین این نوآوری می‌تواند در تجزیه کردن اطلاعات پیش‌رونده در قادر ساختن متخصصین برای تشخیص الگو‌های مناسب برای مقابله با خطراتی که ممکن است سریعاً نتیجه داده و درمان آن به آن‌ها کمک کند استفاده می‌شود.

نمایشگاه‌ها و معاملات

سایت‌ها چیز‌هایی را که ممکن است با توجه به خرید‌هایی که شما در گذشته داشته‌اید پیشنهاد دهند. آن‌ها می‌دانند که چگونه تاریخچهٔ خرید شما را تجزیه و تحلیل کنند. این ظرفیت برای گرفتن اطلاعات، تجزیه آن‌ها و استفاده از آن‌ها برای سفارشی کردن یک پس زمینهٔ خرید (و یا تحقق بخشیدن به ارائهٔ تبلیغات) می‌باشد.

نفت و گاز

یافتن منابع جدید حیاتی؛ تجزیهٔ مواد معدنی در زمین؛ پیش‌بینی‌های ناامیدانهٔ سنسور یک پالایشگاه؛ بهینه سازی تولید و انتشار نفت برای تولید و آگاهی بیشتر، کمیتِ استفاده از یادگیری ماشین برای این صنایع بسیار بزرگ است و هنوز هم در حال گسترش می‌باشد.

حمل و نقل

تجزیه اطلاعات برای تمایز نمونه‌ها و الگو‌ها برای کسب‌و‌کار‌های حمل‌و‌نقل حیاتی است، که بستگی به دوره‌های تولیدی و پیش‌بینی مسائل بالقوه برای افزایش بهره‌وری دارد. بازرس اطلاعات و نمایش بخش‌هایی از یادگیری ماشین ابزار‌های ضروری برای حمل‌و‌نقل سازمان‌ها، حمل‌و‌نقل آزاد و دیگر انجمن‌های حمل‌و‌نقل می‌باشد.