Машинное обучение. Понятие, важность и использование

1.

Машинное обучение
Понятие, важность и использование
Шорикова Светлана 11Б 27.09.23

2.

Что же такое
машинное
обучение?
Это наука о разработке алгоритмов и
статистических моделей, которые компьютерные
системы используют для выполнения задач без
явных инструкций, полагаясь вместо этого на
шаблоны и логические выводы. Компьютерные
системы используют алгоритмы машинного
обучения для обработки больших объемов
статистических данных и выявления шаблонов
данных. Таким образом, системы могут более
точно прогнозировать результаты на основе
заданного набора входных данных

3.

оценочная стоимость индустрии машинного обучения в 2021 году, согласно исследованию Statista.

4.

Почему же
машинное
обучение так
важно?
Машинное обучение помогает компаниям
стимулировать рост, открывать новые источники
дохода и решать сложные проблемы. Данные
являются важной движущей силой принятия бизнесрешений, но традиционно компании использовали
данные из различных источников, таких как отзывы
клиентов, сотрудников и финансов. Исследования в
области машинного обучения автоматизируют и
оптимизируют этот процесс. Используя ПО, которое
анализирует очень большие объемы данных на
высокой скорости, компании могут быстрее достигать
результатов.

5.

Области использования
Производство
• Машинное обучение может поддерживать профилактическое обслуживание, контроль качества и инновационные
исследования в производственном секторе
Здравоохранение и медико-биологические разработки
• Распространение носимых датчиков и устройств породило значительный объем данных о здоровье. Программы машинного
обучения могут анализировать эту информацию и помогать врачам в диагностике и лечении в режиме реального времени.
Финансовые услуги
• Проекты финансового машинного обучения улучшают аналитику рисков и регулирование. Технология машинного обучения
может позволить инвесторам выявлять новые возможности путем анализа движений фондового рынка, оценки хедж-фондов
или калибровки финансовых портфелей.
Розничная торговля
• В розничной торговле машинное обучение может использоваться для улучшения обслуживания клиентов, управления
запасами, дополнительных продаж и многоканального маркетинга.
Мультимедиа и развлечения
• Компании в индустрии развлечений обращаются к машинному обучению, чтобы лучше понимать целевую аудиторию и
предоставлять иммерсивный персонализированный контент по запросу. Алгоритмы машинного обучения используются для
разработки трейлеров и другой рекламы, предоставления потребителям персонализированных рекомендаций по контенту и
даже оптимизации производства.

6.

Вывод
В связи с изложененым мною выше могу сделать вывод что
машинное обучение может вывести рынок нейросетей и ПО на
новый уровень развития за счет огромных пластов изученных
данных